了解 Python 中列表推导式的扁平化列表

我发现这种理解非常适合扁平化列表列表：

>>> list_of_lists = [(1,2,3),(2,3,4),(3,4,5)]
>>> [item for sublist in list_of_lists for item in sublist]
[1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5]

我比使用更喜欢这个itertools.chain()，但我就是无法理解。我尝试过用括号包围部分，看看是否可以降低复杂性，但现在我更困惑了：

>>> [(item for sublist in list_of_lists) for item in sublist]
[<generator object <genexpr> at 0x7ff919fdfd20>, <generator object <genexpr> at 0x7ff919fdfd70>, <generator object <genexpr> at 0x7ff919fdfdc0>]

>>> [item for sublist in (list_of_lists for item in sublist)]
[5, 5, 5]

我有一种感觉，我很难理解，因为我不太明白发电机是如何工作的……我的意思是，我以为我明白了，但现在我严重怀疑。就像我说的，我喜欢这个习惯用法的紧凑性，而且它正是我所需要的，但我讨厌使用我不理解的代码。

这里到底发生了什么？

列表理解

当我第一次开始使用列表理解时，我像阅读英语句子一样阅读它，并且能够轻松理解它们。例如，

[item for sublist in list_of_lists for item in sublist]

可以读成

for each sublist in list_of_lists and for each item in sublist add item

另外，过滤部分可以理解为

for each sublist in list_of_lists and for each item in sublist add item only if it is valid

相应的理解是

[item for sublist in list_of_lists for item in sublist if valid(item)]

发电机

它们就像地雷，只有在用next协议。它们与函数类似，但是直到引发异常或到达函数末尾为止，它们都不会耗尽，并且可以一次又一次地调用。重要的是，它们保留了上一次调用和当前调用之间的状态。

生成器和函数之间的区别在于，生成器使用yield关键字将值返回给调用者。对于生成器表达式，它们类似于列表理解，第一个表达式是“生成”的实际值。

有了这个基本的理解，如果我们看看你在问题中的表达，

[(item for sublist in list_of_lists) for item in sublist]

您将列表理解与生成器表达式混合在一起。这将被读成这样

for each item in sublist add a generator expression which is defined as, for every sublist in list_of_lists yield item

这不是你的想法。并且由于生成器表达式没有被迭代，因此生成器表达式对象将按原样添加到列表中。由于它们不会在没有被下一个协议调用的情况下被评估，因此它们不会产生任何错误（如果有的话，除非它们有语法错误）。在这种情况下，它将产生运行时错误，如下所示sublist尚未定义。

另外，在最后一种情况下，

[item for sublist in (list_of_lists for item in sublist)]

for each sublist in the generator expression, add item and the generator expression is defined as for each item in sublist yield list_of_lists.

for 循环将使用下一个协议迭代任何可迭代对象。因此，生成器表达式将被求值并且item将始终是迭代中的最后一个元素sublist并且您正在将其添加到列表中。这也会产生运行时错误，因为子列表尚未定义。