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在平時的編碼過程中，經常會碰到嵌套列表扁平化的需求，比如說把列表[[1,2,3],[4,5]] 變成 [1,2,3,4,5]，Python 有很多方法可以實現這一功能，到底哪個方法更快呢?我們今天就來試一試。

第一種方法：建一個空列表，遍歷嵌套列表把元素逐一放入并返回：

def flatten1(lst: List[list]) -> list: 
    flat = [] 
    for l in lst: 
        for x in l: 
            flat.append(x) 
    return flat 

第二種方法：使用列表推導式：

def flatten2(lst: List[list]) -> list: 
    return [x for l in lst for x in l] 

第三種方法：使用列表的 extend 方法：

def flatten3(lst: List[list]) -> list: 
    flat = [] 
    for l in lst: 
        flat.extend(l) 
    return flat 

第四種方法：使用 + 號：

def flatten4(lst: List[list]) -> list: 
    flat = [] 
    for l in lst: 
        flat += l 
    return flat 

第五種方法：使用 itertools.chain：

def flatten5(lst: List[list]) -> list: 
    return list(itertools.chain.from_iterable(lst)) 

第六種方法：使用 functools.reduce：

def flatten6(lst: List[list]) -> list: 
    return functools.reduce(operator.iconcat, lst, []) 

你可以先猜一下，然后看看下面的運行結果：

import functools 
import itertools 
import operator 
import random 
import time 
from typing import List 
 
def flatten1(lst: List[list]) -> list: 
    flat = [] 
    for l in lst: 
        for x in l: 
            flat.append(x) 
    return flat 
 
def flatten2(lst: List[list]) -> list: 
    return [x for l in lst for x in l] 
 
def flatten3(lst: List[list]) -> list: 
    flat = [] 
    for l in lst: 
        flat.extend(l) 
    return flat 
 
def flatten4(lst: List[list]) -> list: 
    flat = [] 
    for l in lst: 
        flat += l 
    return flat 
 
def flatten5(lst: List[list]) -> list: 
    return list(itertools.chain.from_iterable(lst)) 
 
def flatten6(lst: List[list]) -> list: 
    return functools.reduce(operator.iconcat, lst, []) 
                            # += 
 
def time_f(f): 
    elapsed = 0.0 
    n = 100 
    M = 1000 
    N = 100 
    for _ in range(n): 
        lst = [[random.randint(0,1000000) for j in range(N)] for i in range(M)] 
        start = time.perf_counter() 
        f(lst) 
        elapsed += time.perf_counter() - start 
    print(f"{f.__name__} cost {elapsed/n * 1000 :.4f} ms") 
 
if __name__ == '__main__': 
    time_f(flatten1) 
    time_f(flatten2) 
    time_f(flatten3) 
    time_f(flatten4) 
    time_f(flatten5) 
    time_f(flatten6) 

運行環境：Python 3.8.5，運行結果如下：

結果：前兩種方法比較慢，不推薦使用，后面四種方法差別不大，隨你挑。