在 Python 中将列表列表转换为元组答案

【问题标题】：Converting a list of lists to a tuple in Python在 Python 中将列表列表转换为元组
【发布时间】：2010-12-25 10:54:15
【问题描述】：

我有一个列表列表（通过简单的列表理解生成）：

>>> base_lists = [[a, b] for a in range(1, 3) for b in range(1, 6)]
>>> base_lists

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

我想把整个列表变成一个包含列表中所有值的元组，即：

resulting_tuple = (1,1,1,2,1,3,1,4,1,5,2,1,2,2,2,3,2,4,2,5)

最有效的方法是什么？（使用列表理解生成相同元组的方法也是一个可以接受的答案。）我已经在此处和 Python 文档中查看了答案，但是我一直找不到合适的答案。

编辑：

非常感谢所有回答的人！

【问题讨论】：

标签： python list-comprehension itertools tuple-packing

【解决方案1】：

tuple(x for sublist in base_lists for x in sublist)

编辑：请注意，base_lists 如此短，genexp（可用内存无限）很慢。考虑以下文件tu.py：

base_lists = [[a, b] for a in range(1, 3) for b in range(1, 6)]

def genexp():
  return tuple(x for sublist in base_lists for x in sublist)

def listcomp():
  return tuple([x for sublist in base_lists for x in sublist])

def withsum():
  return tuple(sum(base_lists,[]))

import itertools as it

def withit():
  return tuple(it.chain(*base_lists))

现在：

$ python -mtimeit -s'import tu' 'tu.genexp()'
100000 loops, best of 3: 7.86 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import tu' 'tu.withsum()'
100000 loops, best of 3: 5.79 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import tu' 'tu.withit()'
100000 loops, best of 3: 5.17 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import tu' 'tu.listcomp()'
100000 loops, best of 3: 5.33 usec per loop

当列表更长时（即，当性能真的很重要时）情况会有所不同。例如，将 100 * 放在定义 base_lists 的 RHS 上：

$ python -mtimeit -s'import tu' 'tu.genexp()'
1000 loops, best of 3: 408 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import tu' 'tu.withsum()'
100 loops, best of 3: 5.07 msec per loop
$ python -mtimeit -s'import tu' 'tu.withit()'
10000 loops, best of 3: 148 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import tu' 'tu.listcomp()'
1000 loops, best of 3: 278 usec per loop

所以对于长列表，只有 withsum 是性能灾难——其他人在同一个球场，尽管显然 itertools 具有优势，并且列表理解（当有足够的内存可用时，它总是会在microbenchmarks;-) 比 genexps 更快。

使用1000 *，genexp 减慢了大约 10 倍（wrt the 100 *），withit 和 listcomp 减慢了大约 12 倍，withsum 减慢了大约 180 倍（withsum 是 O(N squared)，而且它开始受到影响严重的堆碎片）。

【讨论】：

正是我需要的。谢谢亚历克斯！

【解决方案2】：

from itertools import chain
base_lists = [[a, b] for a in range(1, 3) for b in range(1, 6)]

print tuple(chain(*base_lists))

【讨论】：

投票赞成使用itertools，这是一个被低估的模块

【解决方案3】：

>>> sum(base_lists,[])
[1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 5, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 4, 2, 5]
>>> tuple(sum(base_lists,[]))
(1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 5, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 4, 2, 5)

【讨论】：

将sum 用于除数字之外的任何东西都是一个坏主意（正如我经常尝试在 SO 中解释的那样——我是 Python 的 sum 的创始人，所以每当我感到内疚时我看到它被滥用了；-)。提示：O（N 平方）。
哎呀，很高兴知道谢谢亚历克斯。我想它不可能是 O(N) 有一个很好的理由：/

【解决方案4】：

resulting_tuple = tuple(item for l in base_lists for item in l)

【讨论】：

【解决方案5】：

>>> arr=[]
>>> base_lists = [[a, b] for a in range(1, 3) for b in range(1, 6)]
>>> [ arr.extend(i) for i in base_lists ]
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
>>> arr
[1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 5, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 4, 2, 5]
>>> tuple(arr)
(1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 5, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 4, 2, 5)

【讨论】：