扁平化列表，哪个方法更快？
在平时的扁平表编码过程中，经常会碰到嵌套列表扁平化的化列需求，比如说把列表[[1,更快2,3],[4,5]] 变成 [1,2,3,4,5]，Python 有很多方法可以实现这一功能，服务器租用扁平表到底哪个方法更快呢?化列我们今天就来试一试。
第一种方法：建一个空列表，更快遍历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第二种方法：使用列表推导式：
def flatten2(lst: List[list]) -> list: return [x for l in lst for x in l]第三种方法：使用列表的扁平表 extend 方法：
def flatten3(lst: List[list]) -> list: flat = [] for l in lst: flat.extend(l) return flat第四种方法：使用 + 号：
def flatten4(lst: List[list]) -> list: flat = [] for l in lst: flat += l return flat第五种方法：使用 itertools.chain：
def flatten5(lst: List[list]) -> list: return list(itertools.chain.from_iterable(lst))第六种方法：使用 functools.reduce：
def flatten6(lst: List[list]) -> list: return functools.reduce(operator.iconcat, lst, [])你可以先猜一下，然后看看下面的服务器托管化列运行结果：
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)运行环境：Python 3.8.5，运行结果如下：
结果：前两种方法比较慢，更快不推荐使用，扁平表后面四种方法差别不大，化列随你挑。亿华云更快
扁平表