Fazer uma lista plana da lista de listas em Python

Pode usar itertools.chain():

>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain(*list2d))

Ou, em Python >=2. 6, usar itertools.chain.from_iterable() o que não requer desempacotar a lista:

>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain.from_iterable(list2d))

Esta abordagem é indiscutivelmente mais legível do que [item for sublist in l for item in sublist] e parece ser mais rápida também:

[me@home]$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99;import itertools' 'list(itertools.chain.from_iterable(l))'
10000 loops, best of 3: 24.2 usec per loop
[me@home]$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' '[item for sublist in l for item in sublist]'
10000 loops, best of 3: 45.2 usec per loop
[me@home]$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'sum(l, [])'
1000 loops, best of 3: 488 usec per loop
[me@home]$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'reduce(lambda x,y: x+y,l)'
1000 loops, best of 3: 522 usec per loop
[me@home]$ python --version
Python 2.7.3

Nota do autor: isto é ineficiente. Mas divertido, porque os monads são fantásticos. Não é apropriado para a produção de código Python.

>>> sum(l, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Isto resume apenas os elementos iteráveis passados no primeiro argumento, tratando o segundo argumento como o valor inicial da soma (se não for dado, 0 é usado em vez disso e este caso dar-lhe-á um erro).

Porque você está somando listas aninhadas, você realmente obter {[[2]} como resultado de sum([[1,3],[2,4]],[]), que é igual a [1,3,2,4].

Note que só funciona em listas de listas. Para listas de listas de listas, você precisará de outra solução.

Testei a maioria das soluções sugeridas com perfplot (um projecto meu, essencialmente um invólucro em torno de timeit), e encontrei

list(itertools.chain.from_iterable(a))

Ser a solução mais rápida (se mais de 10 listas estiverem concatenadas).

Código para reproduzir a parcela:

import functools
import itertools
import numpy
import operator
import perfplot


def forfor(a):
    return [item for sublist in a for item in sublist]


def sum_brackets(a):
    return sum(a, [])


def functools_reduce(a):
    return functools.reduce(operator.concat, a)


def itertools_chain(a):
    return list(itertools.chain.from_iterable(a))


def numpy_flat(a):
    return list(numpy.array(a).flat)


def numpy_concatenate(a):
    return list(numpy.concatenate(a))


perfplot.show(
    setup=lambda n: [list(range(10))] * n,
    kernels=[
        forfor, sum_brackets, functools_reduce, itertools_chain, numpy_flat,
        numpy_concatenate
        ],
    n_range=[2**k for k in range(16)],
    logx=True,
    logy=True,
    xlabel='num lists'
    )

from functools import reduce #python 3

>>> l = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> reduce(lambda x,y: x+y,l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

O Método extend() no seu exemplo modifica x em vez de devolver um valor útil (o que reduce() espera).

Uma maneira mais rápida de fazer a versão reduce seria

>>> import operator
>>> l = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> reduce(operator.concat, l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Aqui está uma abordagem geral que se aplica aos números , cordas, listas aninhadas e embalagens misturadas .

Código

from collections import Iterable


def flatten(items):
    """Yield items from any nested iterable; see Reference."""
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            for sub_x in flatten(x):
                yield sub_x
        else:
            yield x

Demonstração

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(flatten(lst))                                         # nested lists
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

mixed = [[1, [2]], (3, 4, {5, 6}, 7), 8, "9"]              # numbers, strs, nested & mixed
list(flatten(mixed))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, '9']

Referência

• esta solução é modificada a partir de uma receita em Beazley, D. E B. Jones. Receita 4.14, Python Cookbook 3rd Ed., O'Reilly Media Inc. Sebastopol, CA: 2013.
• encontrei uma anterior assim post, possivelmente a demonstração original.

Retiro o meu depoimento. sum não é o vencedor. Embora seja mais rápido quando a lista é pequena. Mas o desempenho degrada-se significativamente com listas maiores.

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10000'
    ).timeit(100)
2.0440959930419922

A versão sum ainda está em execução por mais de um minuto e ainda não fez o processamento!

Para listas médias:

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
20.126545906066895
>>> timeit.Timer(
        'reduce(lambda x,y: x+y,l)',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
22.242258071899414
>>> timeit.Timer(
        'sum(l, [])',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
16.449732065200806

Usando pequenas listas e tempo: número=1000000

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
2.4598159790039062
>>> timeit.Timer(
        'reduce(lambda x,y: x+y,l)',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
1.5289170742034912
>>> timeit.Timer(
        'sum(l, [])',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
1.0598428249359131

Porque é que usa extend?

reduce(lambda x, y: x+y, l)

>>> list2d = ((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7,), (8, 9))
>>> reduce(operator.concat, list2d)
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

>>> list2d = [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> reduce(operator.concat, list2d)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Que tal performance::

>>> list2d = [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> %timeit list(itertools.chain.from_iterable(list2d))
1000000 loops, best of 3: 1.36 µs per loop

>>> list2d = ((1, 2, 3),(4, 5, 6), (7,), (8, 9))
>>> %timeit reduce(operator.concat, list2d)
1000000 loops, best of 3: 492 ns per loop

Se queres eliminar uma estrutura de dados onde não sabes a profundidade do ninho podes usar iteration_utilities.deepflatten¹

>>> from iteration_utilities import deepflatten

>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l, depth=1))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> l = [[1, 2, 3], [4, [5, 6]], 7, [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Para nivelar apenas um nível e se cada um dos itens for iterável você também pode usar iteration_utilities.flatten que por si só é apenas um invólucro fino À volta itertools.chain.from_iterable:

>>> from iteration_utilities import flatten
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(flatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Só para adicionar alguns temporizadores (baseado sobre a resposta de Nico Schlömer que não incluiu a função apresentada nesta resposta):

Os resultados mostram que, se o iterable contém apenas alguns interna iterables, em seguida, sum será mais rápido, no entanto, para uma longa iterables apenas o itertools.chain.from_iterable, iteration_utilities.deepflatten ou aninhado compreensão de ter um desempenho razoável com itertools.chain.from_iterable sendo o mais rápido (como já notado por Nico Schlömer).

from itertools import chain
from functools import reduce
from collections import Iterable  # or from collections.abc import Iterable
import operator
from iteration_utilities import deepflatten

def nested_list_comprehension(lsts):
    return [item for sublist in lsts for item in sublist]

def itertools_chain_from_iterable(lsts):
    return list(chain.from_iterable(lsts))

def pythons_sum(lsts):
    return sum(lsts, [])

def reduce_add(lsts):
    return reduce(lambda x, y: x + y, lsts)

def pylangs_flatten(lsts):
    return list(flatten(lsts))

def flatten(items):
    """Yield items from any nested iterable; see REF."""
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

def reduce_concat(lsts):
    return reduce(operator.concat, lsts)

def iteration_utilities_deepflatten(lsts):
    return list(deepflatten(lsts, depth=1))


from simple_benchmark import benchmark

b = benchmark(
    [nested_list_comprehension, itertools_chain_from_iterable, pythons_sum, reduce_add,
     pylangs_flatten, reduce_concat, iteration_utilities_deepflatten],
    arguments={2**i: [[0]*5]*(2**i) for i in range(1, 13)},
    argument_name='number of inner lists'
)

b.plot()

^{1 Disclaimer: eu sou o autor dessa biblioteca}

Considere instalar o more_itertools Pacote.

> pip install more_itertools

A empresa dispõe de uma implementação para flatten (fonte , das receitas de itertools):

import more_itertools


lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.flatten(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

A partir da versão 2.4, você pode achatar iterables mais complicados, aninhados com more_itertools.collapse (fonte , contribuição da abarnet.

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.collapse(lst)) 
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

lst = [[1, 2, 3], [[4, 5, 6]], [[[7]]], 8, 9]              # complex nesting
list(more_itertools.collapse(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

A razão pela qual a sua função não funcionou: a extensão estende a matriz no local e não a devolve. Você ainda pode devolver x de lambda, usando algum truque:

reduce(lambda x,y: x.extend(y) or x, l)

Nota: O extend é mais eficiente do que o + nas listas.

Uma má característica da função do Anil acima é que requer que o utilizador indique sempre manualmente o segundo argumento como sendo uma lista vazia []. Este deve ser um padrão. Devido à forma como os objetos Python funcionam, estes devem ser definidos dentro da função, não nos argumentos.

Aqui está uma função de trabalho:

def list_flatten(l, a=None):
    #check a
    if a is None:
        #initialize with empty list
        a = []

    for i in l:
        if isinstance(i, list):
            list_flatten(i, a)
        else:
            a.append(i)
    return a

Teste:

In [2]: lst = [1, 2, [3], [[4]],[5,[6]]]

In [3]: lst
Out[3]: [1, 2, [3], [[4]], [5, [6]]]

In [11]: list_flatten(lst)
Out[11]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

def flatten(l, a):
    for i in l:
        if isinstance(i, list):
            flatten(i, a)
        else:
            a.append(i)
    return a

print(flatten([[[1, [1,1, [3, [4,5,]]]], 2, 3], [4, 5],6], []))

# [1, 1, 1, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6]

A seguir parece-me mais simples:

>>> import numpy as np
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> print (np.concatenate(l))
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Também se pode usar o plano do NumPy :

import numpy as np
list(np.array(l).flat)

Editar 11/02/2016: só funciona quando as sublistas têm dimensões idênticas.

matplotlib.cbook.flatten() trabalhará para listas aninhadas, mesmo que elas nidifiquem mais profundamente do que o exemplo.

import matplotlib
l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
print(list(matplotlib.cbook.flatten(l)))
l2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, [9, 10, [11, 12, [13]]]]]
print list(matplotlib.cbook.flatten(l2))

Resultado:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]

Average time over 1000 trials of matplotlib.cbook.flatten: 2.55e-05 sec
Average time over 1000 trials of underscore._.flatten: 4.63e-04 sec
(time for underscore._)/(time for matplotlib.cbook) = 18.1233394636

Código simples para underscore.py ventoinha de pacote

from underscore import _
_.flatten([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Resolve todos os problemas achatados (nenhum item da lista ou nidificação complexa)

from underscore import _
# 1 is none list item
# [2, [3]] is complex nesting
_.flatten([1, [2, [3]], [4, 5, 6], [7], [8, 9]])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Você pode instalar underscore.py com pip

pip install underscore.py

def flatten(alist):
    if alist == []:
        return []
    elif type(alist) is not list:
        return [alist]
    else:
        return flatten(alist[0]) + flatten(alist[1:])

Podes usar o numpy :
flat_list = list(np.concatenate(list_of_list))

Se estiver disposto a desistir de uma pequena quantidade de velocidade para um visual mais limpo, então pode usar numpy.concatenate().tolist() ou numpy.concatenate().ravel().tolist():

import numpy

l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]] * 99

%timeit numpy.concatenate(l).ravel().tolist()
1000 loops, best of 3: 313 µs per loop

%timeit numpy.concatenate(l).tolist()
1000 loops, best of 3: 312 µs per loop

%timeit [item for sublist in l for item in sublist]
1000 loops, best of 3: 31.5 µs per loop

Podes descobrir mais aqui no docs numpy.concatenato e numpy.ravel

flat_list = []
for i in list_of_list:
    flat_list+=i

Este código também funciona bem, uma vez que apenas estende a lista até ao fim. Embora seja muito semelhante, mas só tem um para o loop. Assim, tem menos complexidade do que adicionar 2 para loops.

A solução mais rápida que encontrei (para uma lista grande de qualquer maneira):

import numpy as np
#turn list into an array and flatten()
np.array(l).flatten()

test = ['591212948',
['special', 'assoc', 'of', 'Chicago', 'Jon', 'Doe'],
['Jon'],
['Doe'],
['fl'],
92001,
555555555,
'hello',
['hello2', 'a'],
'b',
['hello33', ['z', 'w'], 'b']]

Onde métodos como flat_list = [item for sublist in test for item in sublist] não funcionaram. Então, eu inventei a seguinte solução para 1 + Nível de sublistas

def concatList(data):
    results = []
    for rec in data:
        if type(rec) == list:
            results += rec
            results = concatList(results)
        else:
            results.append(rec)
    return results

E o resultado

In [38]: concatList(test)
Out[38]:
 Out[60]:
['591212948',
'special',
'assoc',
'of',
'Chicago',
'Jon',
'Doe',
'Jon',
'Doe',
'fl',
92001,
555555555,
'hello',
'hello2',
'a',
'b',
'hello33',
'z',
'w',
'b']

from typing import List


def flatten(l: list) -> List[int]:
    """Flatten an arbitrary deep nested list of lists of integers.

    Examples:
        >>> flatten([1, 2, [1, [10]]])
        [1, 2, 1, 10]

    Args:
        l: Union[l, Union[int, List[int]]

    Returns:
        Flatted list of integer
    """
    return [int(i.strip('[ ]')) for i in str(l).split(',')]

A resposta aceite não funcionou para mim ao lidar com listas baseadas em texto de comprimentos variáveis. Aqui está uma abordagem alternativa que funcionou para mim.

l = ['aaa', 'bb', 'cccccc', ['xx', 'yyyyyyy']]

Resposta aceite que fez nãotrabalhar:

flat_list = [item for sublist in l for item in sublist]
print(flat_list)
['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'xx', 'yyyyyyy']

Nova solução proposta que fez trabalhar para mim:

flat_list = []
_ = [flat_list.extend(item) if isinstance(item, list) else flat_list.append(item) for item in l if item]
print(flat_list)
['aaa', 'bb', 'cccccc', 'xx', 'yyyyyyy']

Você pode evitar chamadas recursivas para a pilha usando uma estrutura de dados de pilha real muito simplesmente.

alist = [1,[1,2],[1,2,[4,5,6],3, "33"]]
newlist = []

while len(alist) > 0 :
  templist = alist.pop()
  if type(templist) == type(list()) :
    while len(templist) > 0 :
      temp = templist.pop()
      if type(temp) == type(list()) :
        for x in temp :
          templist.append(x)
      else :
        newlist.append(temp)
  else :
    newlist.append(templist)
print(list(reversed(newlist)))

def make_list_flat (l):
    flist = []
    flist.extend ([l]) if (type (l) is not list) else [flist.extend (make_list_flat (e)) for e in l]
    return flist

a = [[1, 2], [[[[3, 4, 5], 6]]], 7, [8, [9, [10, 11], 12, [13, 14, [15, [[16, 17], 18]]]]]]
flist = make_list_flat(a)
print (flist)

A saída é

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]

Isto funciona de uma primeira maneira profunda. A recursão desce até encontrar um elemento não-listado, estendendo então a variável local flist e, em seguida, rola de volta para o pai. Sempre que flist é devolvido, ele é estendido para o pai está na compreensão da lista. Portanto, na raiz, uma lista plana é retornada.

O acima cria várias listas locais e devolve-as que são usadas para estender a lista dos pais. Eu acho que o caminho para isso pode ser criar um gloabl flist, como em baixo.

a = [[1, 2], [[[[3, 4, 5], 6]]], 7, [8, [9, [10, 11], 12, [13, 14, [15, [[16, 17], 18]]]]]]
flist = []
def make_list_flat (l):
    flist.extend ([l]) if (type (l) is not list) else [make_list_flat (e) for e in l]

make_list_flat(a)
print (flist)

A saída é novamente

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]

Embora neste momento não tenha a certeza sobre a eficiência.

Nota : a seguir aplica-se ao Python 3. 3+ porque usa yield_from. six é também um pacote de terceiros, embora seja estável. Alternadamente, você poderia usar sys.version.

No caso de obj = [[1, 2,], [3, 4], [5, 6]], todas as soluções aqui são boas, incluindo a compreensão da lista e itertools.chain.from_iterable.

No entanto, considere este caso um pouco mais complexo:

>>> obj = [[1, 2, 3], [4, 5], 6, 'abc', [7], [8, [9, 10]]]

• um elemento, 6, é apenas um escalar; não é iterável, para que as rotas acima falhem aqui.
• um elemento, 'abc', is tecnicamente iterável (todos os strsão). No entanto, lendo um pouco entre as linhas, você não quer tratá-lo como tal--você quer tratá-lo como um único elemento.
• o elemento final, [8, [9, 10]] é ele próprio um iterável aninhado. Compreensão básica da lista e chain.from_iterable apenas extrair "1 nível abaixo."

Pode remediar isto da seguinte forma:

>>> from collections import Iterable
>>> from six import string_types

>>> def flatten(obj):
...     for i in obj:
...         if isinstance(i, Iterable) and not isinstance(i, string_types):
...             yield from flatten(i)
...         else:
...             yield i


>>> list(flatten(obj))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 'abc', 7, 8, 9, 10]

Limpei o exemplo @Deleet

from collections import Iterable

def flatten(l, a=[]):
    for i in l:
        if isinstance(i, Iterable):
            flatten(i, a)
        else:
            a.append(i)
    return a

daList = [[1,4],[5,6],[23,22,234,2],[2], [ [[1,2],[1,2]],[[11,2],[11,22]] ] ]

print(flatten(daList))

Exemplo: https://repl.it/G8mb/0