合并Python列表的方法包括：+运算符（简洁但有性能开销）、extend()（原地修改，高效）、列表推导式（Pythonic，适合展平列表的列表）、itertools.chain()（内存友好，适合大数据）、*解包（现代语法，简洁高效）。性能上，+适合少量小列表，extend()和列表推导式适合多数场景，chain()在处理大量数据时最优。所有方法均支持不同类型元素的自然合并，无需特殊处理。要去重，可使用set转换（无序）或结合seen集合的循环/列表推导式（保持顺序）。选择方法应根据是否需保留顺序、内存效率、代码可读性及是否修改原列表等因素决定。
在Python中，将多个列表合并成一个，有多种灵活且高效的方法，具体选择哪种取决于你的需求——比如是需要创建一个新列表，还是在原地修改现有列表；是追求极致的性能，还是代码的简洁性。最常见的几种方式包括使用
+
运算符、
extend()
方法、列表推导式、
itertools.chain()
以及新的
*
解包运算符。
解决方案
合并Python列表，我通常会根据具体场景和对性能、内存的考量来选择合适的方法。下面我将详细展开几种我常用的方案：
1. 使用
+
运算符这是最直观、最容易理解的方法之一，它会创建一个全新的列表，包含所有被连接列表的元素。
list1 = [1, 2, 3]list2 = [4, 5]list3 = [6, 7, 8]merged_list = list1 + list2 + list3print(f"使用 + 运算符合并: {merged_list}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
在我看来，这种方式非常适合合并少量列表，因为它语法简洁，可读性极佳。但如果列表数量非常多，或者列表本身很大，频繁创建中间列表可能会带来一些性能开销。
2. 使用
extend()
方法
extend()
方法会将一个可迭代对象的所有元素添加到现有列表的末尾。与
+
运算符不同，它是在原地修改列表，而不是创建一个新列表。
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main_list = [1, 2, 3]list_to_add1 = [4, 5]list_to_add2 = [6, 7, 8]main_list.extend(list_to_add1)main_list.extend(list_to_add2)print(f"使用 extend() 方法合并: {main_list}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
如果我需要将多个列表合并到一个已存在的列表中，并且不介意修改原列表，
extend()
是一个非常高效的选择。它避免了创建额外的列表对象，这在处理大量数据时很有优势。当然，也可以通过循环来处理一个包含多个列表的列表：
list_of_lists = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]final_list = []for sublist in list_of_lists: final_list.extend(sublist)print(f"使用 extend() 和循环合并: {final_list}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
3. 使用列表推导式 (List Comprehension)列表推导式提供了一种简洁的方式来创建新列表，它也可以用来展平（flatten）一个包含多个子列表的列表。
list_of_lists = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]merged_list = [item for sublist in list_of_lists for item in sublist]print(f"使用列表推导式合并: {merged_list}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
这种方法非常“Pythonic”，可读性很好，尤其是在处理一个“列表的列表”时。它同样会创建一个新列表，并且在很多情况下，其性能表现也相当不错。我个人在需要对子列表元素进行一些处理或过滤时，更倾向于使用它。
4. 使用
itertools.chain()
itertools.chain()
是一个非常强大的工具，特别适用于合并大量列表或迭代器，因为它返回一个迭代器，而不是一次性构建整个合并后的列表。这意味着它在内存效率方面表现出色，尤其是在处理非常大的数据集时。
import itertoolslist1 = [1, 2, 3]list2 = [4, 5]list3 = [6, 7, 8]# 直接传入多个列表merged_iterator = itertools.chain(list1, list2, list3)merged_list = list(merged_iterator)print(f"使用 itertools.chain() 直接传入合并: {merged_list}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]# 传入一个包含多个列表的列表，使用 * 解包list_of_lists = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]merged_iterator_from_lol = itertools.chain(*list_of_lists)merged_list_from_lol = list(merged_iterator_from_lol)print(f"使用 itertools.chain() 和 * 解包合并: {merged_list_from_lol}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
当性能和内存是我的主要考量，或者我并不需要立即获得完整的合并列表，只需要按需迭代时，
itertools.chain()
是我的首选。
*5. 使用 `
解包运算符 (Python 3.5+)** Python 3.5 引入了在列表字面量中使用
*` 解包运算符的语法，这提供了一种非常简洁的方式来合并列表。
list1 = [1, 2, 3]list2 = [4, 5]list3 = [6, 7, 8]merged_list = [*list1, *list2, *list3]print(f"使用 * 解包运算符合并: {merged_list}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]# 也可以用于合并一个包含多个列表的列表list_of_lists = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]merged_list_from_lol = [item for sublist in list_of_lists for item in sublist] # 列表推导式依然是更常见的方式# 或者更直接地，虽然不常见，但技术上可行且简洁# combined_list = []# for sub_list in list_of_lists:# combined_list.extend(sub_list)# print(combined_list)# 如果是列表的列表，且想用 * 解包，通常会结合其他方法# merged_list_from_lol = [*itertools.chain(*list_of_lists)]# 或者直接用列表推导式
这种方法在简洁性上和
+
运算符有得一拼，而且通常在性能上会略优于
+
运算符，因为它避免了多次创建中间列表的开销。对于少量列表的合并，它是我个人比较喜欢的一种现代Python风格。
Python合并列表时，哪种方法性能最好？
谈到性能，这其实是一个比较微妙的问题，因为它往往取决于具体的应用场景、列表的大小和数量。但我们可以大致总结一下：
+
运算符: 对于合并两个或少数几个列表来说，它的性能通常是可接受的。然而，如果需要合并非常多的列表（例如，在一个循环中不断地
result = result + new_list
），它的效率会显著下降。这是因为每次操作都会创建一个新的列表对象，导致大量的内存分配和数据拷贝。这种操作的时间复杂度是 O(N)，其中 N 是所有列表的总长度。
extend()
方法: 在原地修改列表，避免了创建中间列表的开销。对于将一个列表的元素追加到另一个列表末尾，或者将多个列表的元素逐个追加到一个主列表时，它的效率通常比
+
运算符要高。特别是当合并的列表数量较多时，使用
extend()
配合循环通常比反复使用
+
更优。它的时间复杂度也是 O(N)。
列表推导式: 当需要合并一个“列表的列表”时，列表推导式通常是一个非常高效且Pythonic的选择。它一次性构建出最终列表，避免了
+
运算符的中间列表问题。它的性能通常与
extend()
相当，或者在某些情况下略优。时间复杂度同样是 O(N)。
itertools.chain()
: 这是处理大量列表或迭代器，并且对内存效率有高要求时的“王者”。它返回一个迭代器，这意味着它不会立即将所有元素加载到内存中，而是在你迭代时才逐个生成。这在处理海量数据时，能显著降低内存占用。如果你最终需要一个列表，还需要
list()
转换，但这部分操作的时间复杂度仍然是 O(N)，但创建迭代器本身是 O(1)。在不需要完整列表，只需迭代的场景下，它的性能优势非常明显。
*`
解包运算符:** 它的性能通常介于
+
运算符和
extend()
之间，但对于少量列表的合并，它通常比
+` 更快，因为它在内部可能做了更优化的处理，例如一次性分配足够的内存。在现代Python中，它是合并少量列表的简洁且高效的方式。时间复杂度也是 O(N)。
总结一下我的经验：
如果只是合并两三个小列表，
+
或
*
解包是最简洁的选择，性能差异可以忽略。如果需要将多个列表合并到一个已存在的列表中，并且不介意修改原列表，
extend()
是首选。如果有一个“列表的列表”需要展平，列表推导式通常是简洁且高效的。如果处理的数据量巨大，或者源数据是迭代器，并且你关心内存效率，那么
itertools.chain()
无疑是最佳选择。
合并Python列表时，如何处理包含不同数据类型的元素？
Python列表的一个核心特性就是它的异构性，这意味着一个列表可以包含任意数据类型的元素，包括数字、字符串、布尔值、甚至是其他列表、字典或自定义对象。因此，在合并包含不同数据类型的Python列表时，实际上没有任何特殊的“处理”需要，所有的合并方法都会自然地将这些不同类型的元素放到一起，而不会产生任何错误或意外行为。
举个例子：
list_str = ["apple", "banana"]list_num = [1, 2, 3]list_mixed = [True, {"key": "value"}, None]# 使用 + 运算符merged_all = list_str + list_num + list_mixedprint(f"合并不同类型列表: {merged_all}")# 输出: ['apple', 'banana', 1, 2, 3, True, {'key': 'value'}, None]# 使用 extend()target_list = [0.5]target_list.extend(list_str)target_list.extend(list_num)print(f"extend() 合并不同类型列表: {target_list}")# 输出: [0.5, 'apple', 'banana', 1, 2, 3]# 使用 * 解包merged_unpack = [*list_str, *list_num, *list_mixed]print(f"* 解包合并不同类型列表: {merged_unpack}")# 输出: ['apple', 'banana', 1, 2, 3, True, {'key': 'value'}, None]
可以看到，Python在合并时并不会关心元素的类型，它只是简单地将所有元素按照顺序连接起来。
然而，需要注意的是，合并后的列表虽然可以包含不同类型的元素，但在后续处理这些元素时，你可能需要进行类型检查或使用多态性。例如，如果你想对合并后的列表中的所有元素执行某个操作，但这个操作只适用于特定类型（比如字符串的
upper()
方法），那么你就需要确保只对字符串类型的元素执行该操作，否则会引发
TypeError
。
for item in merged_all: if isinstance(item, str): print(f"字符串元素: {item.upper()}") elif isinstance(item, int): print(f"整数元素: {item * 2}") else: print(f"其他类型元素: {item}")
所以，问题的关键不在于“如何合并”，而在于“合并后如何处理”。Python的灵活性在这里体现得淋漓尽致，它把类型检查和逻辑控制的责任交给了开发者，这既是自由，也需要开发者更加细致地思考后续的数据流。
Python中合并列表时，如何避免创建重复元素？
在合并多个列表时，如果我希望最终的结果是一个不包含任何重复元素的列表，那么就需要在合并的同时或合并之后进行去重操作。Python提供了几种非常方便的方式来实现这一点。
1. 利用
set
的特性进行去重
这是最常用也最简洁的方法。Python的
set
（集合）是一种无序且不包含重复元素的集合数据类型。我通常会先将所有列表合并成一个，然后将其转换为
set
进行去重，最后再转换回
list
。
list1 = [1, 2, 3, 4]list2 = [3, 4, 5, 6]list3 = [5, 6, 7, 8]# 步骤1: 合并所有列表（可以使用任何合并方法，这里用 +）merged_list_with_duplicates = list1 + list2 + list3print(f"合并后包含重复元素: {merged_list_with_duplicates}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6, 5, 6, 7, 8]# 步骤2: 转换为 set 去重unique_elements_set = set(merged_list_with_duplicates)print(f"去重后的集合: {unique_elements_set}") # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} (顺序可能不同)# 步骤3: 转换回 listfinal_unique_list = list(unique_elements_set)print(f"最终的去重列表: {final_unique_list}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] (顺序可能不同)
优点： 极其简洁高效，尤其适用于元素数量较多的情况。缺点：
set
是无序的，所以转换回
list
后，元素的原始相对顺序将无法保证。如果顺序很重要，这种方法就不太合适。
2. 使用列表推导式结合
set
或
in
检查（保留顺序）
如果我需要去重，但又必须保留元素首次出现的顺序，那么就不能直接用
set
转换。这时，我通常会结合列表推导式和一个辅助的
set
来记录已经遇到的元素。
list1 = [1, 2, 3, 4]list2 = [3, 4, 5, 6]list3 = [5, 6, 7, 8]# 先合并所有列表merged_list_with_duplicates = list1 + list2 + list3seen = set()final_unique_list_ordered = []for item in merged_list_with_duplicates: if item not in seen: final_unique_list_ordered.append(item) seen.add(item)print(f"保留顺序的去重列表 (循环): {final_unique_list_ordered}") # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
或者，更Pythonic一点，使用列表推导式：
list1 = [1, 2, 3, 4]list2 = [3, 4, 5, 6]list3 = [5, 6, 7, 8]merged_list_with_duplicates = list1 + list2 + list3# 这种方式是Python 3.7+ 字典的有序性特性，但并不是官方推荐的去重方式，且只适用于可哈希元素# final_unique_list_ordered_dict = list(dict.fromkeys(merged_list_with_duplicates))# print(f"保留顺序的去重列表 (dict.fromkeys): {final_unique_list_ordered_dict}")# 更通用的列表推导式去重（虽然内部逻辑与循环类似，但更紧凑）# 这种方式在每次检查时，`seen` 都会被更新seen_items = set()final_unique_list_ordered_lc = [item for item in merged_list_with_duplicates if item not in seen_items and not seen_items.add(item)]print(f"保留顺序的去重列表 (列表推导式): {final_unique_list_ordered_lc}")
注意： 上面列表推导式中
item not in seen_items and not seen_items.add(item)
是一种利用
set.add()
总是返回
None
(布尔值为
False
) 的特性，巧妙地在条件判断中更新
seen_items
的技巧。它能保证
item
仅在未出现过时才被添加到
final_unique_list_ordered_lc
中。
优点： 保证了元素的原始相对顺序。缺点： 相比直接转换
set
，在性能上可能会有轻微的劣势，因为涉及到更多的
in
检查和
append
操作，但对于大多数实际应用来说，这种差异通常可以忽略。
我的选择：如果对元素的顺序没有要求，我会毫不犹豫地选择
list(set(merged_list))
，因为它最快也最简洁。但如果原始顺序至关重要，那么使用辅助
set
和循环（或列表推导式）来去重，是我的标准做法。这两种方法几乎涵盖了我所有去重合并的需求。
以上就是python中怎么把多个列表合并成一个_Python合并多个列表的方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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