如何在 Python 中串聯兩個或多個列表
一個Python 列表是一種資料結構，是具有元素的有序集合。
將兩個列表連線在一起的操作稱為串聯。你可以串聯兩個列表就地 - in-place 或非就地。
假設我們有兩個要串聯的列表，
list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [5, 6, 7, 8]
我們可以有多種方法來串聯它們，但是當長度增加或串聯列表的數量增加時，它們的效能會有所不同。
我們將介紹這些不同的方法，併為你提供效能比較。
+ 列表串聯方法
+ 運算子可以連線兩個列表並返回一個新列表。
>>> list1 = [1, 2, 3, 4]
>>> list2 = [5, 6, 7, 8]
>>> result = list1 + list2
>>> result
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
+= 串聯方法
+= 與上述方法類似，但是它將在列表就位之前更改列表中的資料。
>>> list1 = [1, 2, 3, 4]
>>> list2 = [5, 6, 7, 8]
>>> list1 += list2
>>> list1
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
itertools.chain 方法
itertools 模組中的 chain 將連續序列視為一個序列，
>>> list1 = [1, 2, 3, 4]
>>> list2 = [5, 6, 7, 8]
>>> import itertools
>>> result = list(itertools.chain(list1, list2))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
itertools.chain 有一個備用建構函式- intertools.chain.from_iterable()。它有一個可迭代的引數，其輸入是被懶惰評估的。extend() 方法
Python 列表 extend 方法通過附加來自可迭代物件的元素來擴充套件列表。
>>> list1 = [1, 2, 3, 4]
>>> list2 = [5, 6, 7, 8]
>>> list1.extend(list2)
>>> list1
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
它還會就地更改現有列表的資料，而不是返回新列表。
[*a, *b] unpack 方法
如 PEP-0448 中所述，從 Python 3.5 擴充套件了諸如*可迭代 unpack 運算子和**字典 unpack 運算子之類的 unpack 方法。
>>> list1 = [1, 2, 3, 4]
>>> list2 = [5, 6, 7, 8]
>>> result = [*list1, list2]
>>> result
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
除非你要手動解壓縮每個列表，否則此方法不適用於 N 個列表的情況。
>>> A = [1,2,3]
>>> B = [4,5,6]
>>> C = [7,8,9]
>>> [*t for t in [A,B,C]]
SyntaxError: iterable unpacking cannot be used in comprehension
まとめ
| 版本 | in-place？ |
|
|---|---|---|
a + b |
– | No |
list(intertools.chain(a,b)) |
>= 2.3 | No |
[*a, *b] |
>= 3.5 | No |
a += b |
– | Yes |
a.extend(b) |
– | Yes |
我們使用 perfplot 模組來比較上述方法的效能。
正如圖表所示，a.extend(b) 和 a+b 方法幾乎是相同的效能，並在所有的方法中是最好的。list(chain(a,b)) 方法的效能最差。
Aditya Raj is a highly skilled technical professional with a background in IT and business, holding an Integrated B.Tech (IT) and MBA (IT) from the Indian Institute of Information Technology Allahabad. With a solid foundation in data analytics, programming languages (C, Java, Python), and software environments, Aditya has excelled in various roles. He has significant experience as a Technical Content Writer for Python on multiple platforms and has interned in data analytics at Apollo Clinics. His projects demonstrate a keen interest in cutting-edge technology and problem-solving, showcasing his proficiency in areas like data mining and software development. Aditya's achievements include securing a top position in a project demonstration competition and gaining certifications in Python, SQL, and digital marketing fundamentals.
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