Comprensione dell'elenco: restituzione di due (o più) elementi per ogni elemento

È possibile restituire 2 (o più) elementi per ogni elemento in una comprensione dell'elenco?

Quello che voglio (esempio):

[f(x), g(x) for x in range(n)]

dovrebbe tornare [f(0), g(0), f(1), g(1), ..., f(n-1), g(n-1)]

Quindi, qualcosa per sostituire questo blocco di codice:

result = list()
for x in range(n):
    result.add(f(x))
    result.add(g(x))

>>> from itertools import chain
>>> f = lambda x: x + 2
>>> g = lambda x: x ** 2
>>> list(chain.from_iterable((f(x), g(x)) for x in range(3)))
[2, 0, 3, 1, 4, 4]

Tempistiche:

from timeit import timeit

f = lambda x: x + 2
g = lambda x: x ** 2

def fg(x):
    yield f(x)
    yield g(x)

print timeit(stmt='list(chain.from_iterable((f(x), g(x)) for x in range(3)))',
             setup='gc.enable(); from itertools import chain; f = lambda x: x + 2; g = lambda x: x ** 2')

print timeit(stmt='list(chain.from_iterable(fg(x) for x in range(3)))',
             setup='gc.enable(); from itertools import chain; from __main__ import fg; f = lambda x: x + 2; g = lambda x: x ** 2')

print timeit(stmt='[func(x) for x in range(3) for func in (f, g)]',
             setup='gc.enable(); f = lambda x: x + 2; g = lambda x: x ** 2')


print timeit(stmt='list(chain.from_iterable((f(x), g(x)) for x in xrange(10**6)))',
             setup='gc.enable(); from itertools import chain; f = lambda x: x + 2; g = lambda x: x ** 2',
             number=20)

print timeit(stmt='list(chain.from_iterable(fg(x) for x in xrange(10**6)))',
             setup='gc.enable(); from itertools import chain; from __main__ import fg; f = lambda x: x + 2; g = lambda x: x ** 2',
             number=20)

print timeit(stmt='[func(x) for x in xrange(10**6) for func in (f, g)]',
             setup='gc.enable(); f = lambda x: x + 2; g = lambda x: x ** 2',
             number=20)

2.69210777094

3.13900787874

1.62461071932

25.5944058287

29.2623711793

25.7211849286

Comprensione doppia lista:

[f(x) for x in range(5) for f in (f1,f2)]

Demo:

>>> f1 = lambda x: x
>>> f2 = lambda x: 10*x

>>> [f(x) for x in range(5) for f in (f1,f2)]
[0, 0, 1, 10, 2, 20, 3, 30, 4, 40]

sum( ([f(x),g(x)] for x in range(n)), [] )

Questo è equivalente a [f(1),g(1)] + [f(2),g(2)] + [f(3),g(3)] + ...

Puoi anche pensarlo come:

def flatten(list):
    ...

flatten( [f(x),g(x)] for x in ... )

nota: il modo giusto è usare itertools.chain.from_iterableo la comprensione della doppia lista. (Non è necessario ricreare l'elenco su ogni +, quindi ha prestazioni O (N) piuttosto che prestazioni O (N ^ 2).) Lo userò comunque sum(..., [])quando voglio una battuta veloce o ho fretta , o quando il numero di termini da combinare è limitato (ad esempio <= 10). Questo è il motivo per cui ne parlo ancora qui, con questo avvertimento. Puoi anche usare le tuple: ((f(x),g(x)) for ...), ()(o per il commento di khachik, avendo un generatore fg (x) che produce una doppia tupla).

Questa funzione lambda comprime due elenchi in uno unico:

zipped = lambda L1, L2: [L[i] 
                         for i in range(min(len(L1), len(L2))) 
                         for L in (L1, L2)]

Esempio:

>>> f = [x for x in range(5)]
>>> g = [x*10 for x in range(5)]
>>> zipped(f, g)
[0, 0, 1, 10, 2, 20, 3, 30, 4, 40]

So che OP sta cercando una soluzione per la comprensione degli elenchi, ma vorrei offrire un'alternativa utilizzando list.extend().

f = lambda x: x
g = lambda x: 10*x

result = []
extend = result.extend
for x in range(5):
    extend((f(x),g(x)))

che è leggermente più veloce rispetto all'utilizzo della comprensione della doppia lista.

nums = range(100000)

def double_comprehension():
    return [func(x) for x in nums for func in (f,g)]

def list_extend():
    result = []
    extend = result.extend
    for x in nums:
        extend((f(x),g(x)))
    return result

%timeit -n100 double_comprehension()
23.4 ms ± 67 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit -n100 list_extend()
20.5 ms ± 213 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Versione Python: 3.8.0

Una soluzione che utilizza ridurre :

from functools import reduce

f    = lambda x: f"f({x})" ## Just for example
g    = lambda x: f"g({x})"
data = [1, 2, 3]

reduce(lambda acc, x: acc + [f(x), g(x)], data, [])
# => ['f(1)', 'g(1)', 'f(2)', 'g(2)', 'f(3)', 'g(3)']

Sebbene non sia una comprensione di elenchi, questo è un modo funzionale per affrontare il problema. La comprensione di una lista è essenzialmente un altro modo di mapinterpretare i dati, ma in questo caso in cui la mappatura non è uno a uno tra l'input e l'output, reducelascia un po 'di spazio su come generare l'output.

In generale, qualsiasi forimplementazione del modulo:

result = []
for n in some_data:
  result += some_operation()
  ## etc.

_{(Cioè per i cicli destinati a produrre un effetto collaterale su un elenco o una struttura dati simile)}

Può essere sottoposto a refactoring in map/reduce/filterun'implementazione dichiarativa .