**在 Python 中把多个列表合并，可以通过加号拼接、extend 就地扩容、itertools.chain 迭代器方式、列表推导展开、集合去重合并，以及借助 NumPy/Pandas 在科学计算和数据分析场景进行批量合并。**针对不同数据规模、内存限制和去重需求，方法的时间复杂度和内存占用差异显著。**推荐在通用场景使用 extend 或 itertools.chain，在超大数据时优先迭代器合并，在需要去重且保序时使用字典或集合辅助。**

## 一、问题定义与应用场景：为什么与如何「合并多个列表」
在 Python 开发中，**“把多个列表合并”是数据处理的高频操作**，涉及将若干 list 对象拼接为一个更大的序列，或在保留元素顺序的同时去重、分组以及对齐数据结构。常见场景包括：日志批处理时把多批次记录汇总；抓取任务中汇聚多个页面的结果；机器学习预处理时合并多 fold 的样本；Web API 聚合多个分页响应；以及 ETL 管道将多来源数据整合。**合并操作的核心关注点是性能、内存与数据一致性**：不同方法的时间复杂度、是否复制数据、是否保序、是否去重、在多线程/协程环境的安全性都需要评估。Python 作为动态语言，提供了丰富的手段：运算符、内置方法、标准库迭代器，以及第三方数值计算与数据分析工具链。为了实现高质量的「列表合并」，应根据数据体量、合并策略（拼接、展平、去重）、后续处理（过滤、映射）来选择最合适的技术路径，避免盲目使用低效或有副作用的方案。**本文将系统梳理方法、对比优劣，并给出工程化落地建议与未来趋势。**

在明确合并定义后，还需区分“拼接”和“展平”两类问题。**拼接**指把多个一维列表串起来，例如 `[1,2] + [3,4]`。**展平**指把嵌套列表打平，例如 `[[1,2],[3,4]]` 展为 `[1,2,3,4]`。另外，当数据存在重复元素时往往需要“去重合并”，在不少业务场景中还必须“保序”，即合并后仍按原出现顺序排列。对于数据量特别大或需要实时处理，**优先考虑迭代器与生成器以降低峰值内存**，并对异常数据（None、空列表、不同类型）设计容错。综合看来，**选择方法的关键是场景匹配：小数据可用加号拼接或 extend；海量数据与流式处理使用 itertools.chain；需要复杂对齐或统计时可转向 Pandas。**

## 二、基础方法：拼接、就地扩容与列表推导的实操
最直观的方法是使用加号运算符进行拼接：`result = a + b + c`。**加号会创建新列表并复制元素，简单易读，但对大数据会增大内存压力**，因为每次拼接都可能产生中间列表复制，尽管在 CPython 的优化下两次拼接尚可，但多段拼接的成本仍不可忽视。相比之下，`list.extend(iterable)`通过就地扩容把另一个可迭代对象的所有元素追加到原列表末尾，**避免额外中间对象，通常更高效**。例如先创建空列表 `result = []`，然后 `for lst in lists: result.extend(lst)`，即可把多个列表合并为一个结果列表。此法在需要构建单个输出列表的“汇总”场景中尤为合适。根据官方文档（Python Software Foundation, 2024），列表的扩容策略在摊还意义上接近线性，**在多数合并任务中性能稳定且可读性良好**。

当数据是嵌套结构时，列表推导是常用展平范式：`[x for sub in lists for x in sub]`。这种写法清晰表达“从每个子列表抽取元素并依序放入结果”的意图，**在中等数据规模下兼顾性能与可读性**。但它本质上仍会构建新列表，因此在超大集合上可能导致瞬时内存压力。在需要函数式风格时，配合 `sum(lists, [])` 的写法看似优雅，却会重复创建中间列表，**在性能与内存方面通常不推荐**。根据 Google Python Style Guide（Google, 2023），更提倡清晰、显式且成本可控的写法，例如优先使用 `extend` 或 `itertools.chain` 来合并多个序列。**因此，基本合并优先采用 extend；拼接适用于小型且只需一次性合并；列表推导用于展平且规模适中。**

在具体编码时，还要留意类型一致性与可迭代对象契合。**extend 接受任意可迭代对象，因此可以轻松把元组、生成器、range 等扩展到列表**。不过，如果目标是不可变序列（如元组）并且需要返回不可变结果，则可以在合并后再转换：`tuple(result)`。另外，选择变量命名时应表达语义，如 `chunks`, `parts`, `merged`，有助于审阅与维护。**在工程实践中，要规避隐含的拷贝与中间状态**，例如避免多次 `+` 拼接链式表达，可改为初始化一个结果列表并使用 `extend` 迭代添加，以减少内存峰值与赋值次数。对于性能敏感的路径，配合基准测试工具 `timeit` 或朴素计时来验证方法差异，是保持代码健壮性的重要环节。**

## 三、迭代器方案与内存友好型合并：itertools.chain、生成器与懒加载
当数据规模较大或来源是流式（例如从文件分块读取、分页 API、消息队列），**迭代器与生成器是合并多个列表（或多批数据）的首选**。`itertools.chain(*lists)`可把多个可迭代对象串成一个迭代器，按顺序逐个元素产出，**不会一次性构建完整结果，从而显著降低内存占用**。在需要最终列表时，可以再 `list(chain(...))`，但对大规模数据建议保持迭代器形式，让下游消费者逐批处理，例如写入文件或数据库。**chain 的优势在于惰性与简单**，代码简洁明了，常见于日志聚合与管道式处理场景。

生成器函数同样提供灵活的懒加载合并方式。可以定义：
```
def merge_iterables(*iterables):
    for it in iterables:
        for x in it:
            yield x
```
该写法等价于 chain，但更便于在合并过程中插入过滤、映射或异常处理逻辑。**通过生成器方案，可以在合并时同时完成数据清洗（如去除 None、转型）、记录统计（计数、分类）**，避免后续再次全量遍历。对内存敏感的任务，还可把来源列表替换为生成器或迭代器（例如读取器、游标），在需要时再产出元素。根据官方文档（Python Software Foundation, 2024），**迭代器协议与生成器为 Python 提供了统一的懒评估机制**，适合长流水线、批处理与多源聚合。

在并发背景下，**迭代器合并与队列协作**可进一步扩展能力。例如使用 `queue.Queue` 或 `asyncio` 的异步迭代，把不同生产者的列表流按时间序进合并。在需要最终排序（如按时间戳）时配合 `heapq.merge` 可实现多有序序列的有序合并，但其适用的是“已排序”输入。**与 chain 不同，heapq.merge 不会打乱输入的全局排序要求**，适合日志行、K线数据等场景。如果合并后不需要立刻得到完整列表，保持迭代器形式能让管道更加可扩展，也利于监控吞吐与背压。在团队协作的研发流程中，可把此类合并逻辑抽象为可复用模块，并在项目协作系统中记录使用规范与性能基线；例如在研发项目全流程管理系统 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 中，对数据处理任务的模板化与代码评审清单，可以帮助团队统一合并策略与质量标准，实现跨项目复用与风险可控。

## 四、去重、保序与分组合并策略：字典、集合与稳定性
在合并多个列表时，**去重与保序是两个关键维度**。如果只需去重而不在意元素顺序，最简单的写法是 `set().union(*lists)` 或 `set(sum(lists, []))`（但后者受限于 sum 的性能问题）。然而，集合不保证顺序，因此不适合保序场景。要实现“保序去重”，经典方法是使用字典或集合辅助：遍历合并后的序列，**用一个 `seen = set()` 记录已出现的元素，只有首次出现才追加到结果**。伪代码如下：
```
result = []
seen = set()
for sub in lists:
    for x in sub:
        if x not in seen:
            seen.add(x)
            result.append(x)
```
该方法的时间复杂度约为 O(N)，且保留了“第一次出现”的顺序，**是工程上的通用保序去重方案**。

当元素不可哈希（例如列表、字典），需要定义唯一性准则。可把元素转为可哈希表示（如 `json.dumps` 排序后序列化，或提取主键字段形成元组），或者使用 `frozenset`/嵌套元组。**对于复杂对象，定义明确的键（key）是去重合并的前提**：如对用户对象以 `user_id` 去重、对日志行以 `(timestamp, source)` 去重。在分组合并场景中（例如按某字段将多个列表的元素归并），可以用 `defaultdict(list)` 或 `dict.setdefault` 把同组元素累积，最后再按组输出。这种策略不仅满足合并，还可实现聚合统计（计数、均值）与后续分析的准备。**需要特别注意数据类型一致性与键冲突处理**，例如不同来源的同一 ID 出现多个版本，需定义可信度、时间优先级或覆盖规则，以避免错误合并。

在保序与稳定性方面，**稳定合并强调“顺序与相对位置不被破坏”**。如果多个输入列表分别已排序（如时间戳升序），而合并后希望整体仍按排序输出，`heapq.merge` 是理想工具，**它在惰性评估下对多个有序序列进行稳定合并**。相比之下，先拼接再全量排序的做法通常成本更高，且难以流式处理。对于需要保留各来源块的边界信息，可以在元素上挂“来源标签”，合并后再做按来源分段统计。**工程实践中，保序去重、分组合并与稳定有序合并应当通过单元测试覆盖**，确保在数据异常（重复、缺字段、不同类型）时行为明确可控，减少生产事故。

## 五、性能与复杂度：方法对比、时间空间权衡与实测建议
合并多个列表的性能既受算法复杂度影响，也与内存分配策略、解释器优化相关。**总体来说，extend 与 itertools.chain 是高性能、内存友好的通用选择**；加号拼接在小量数据下可用，但不宜链式滥用；`sum(lists, [])` 因重复创建中间列表需谨慎；需要数值批处理时，NumPy/Pandas 在 C 层优化下对大数据更具优势，但注意类型与场景匹配。下表给出常见方法对比（定性+定量属性），可作为选择参考：

| 方法 | 代码示例 | 时间复杂度 | 内存行为 | 适用场景 | 备注 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 加号拼接 | `a + b + c` | O(N) 合并期，链式会放大复制成本 | 创建新列表，存在中间对象 | 小型数据、一次性合并 | 语义直观，注意复制开销 |
| extend 就地扩容 | `result.extend(x)` | O(N) 摊还，少中间对象 | 原地扩容，峰值较低 | 通用场景、性能优先 | 可读性好，推荐 |
| 列表推导展平 | `[x for s in lists for x in s]` | O(N) | 构建新列表 | 展平嵌套、规模适中 | 清晰表达展平语义 |
| itertools.chain | `chain(*lists)` 或 `list(chain(...))` | O(N) | 惰性产出，列表化时一次性分配 | 流式、海量数据 | 内存友好，易组合 |
| sum(lists, []) | `sum(lists, [])` | O(N^2) 近似风险 | 反复创建中间对象 | 不推荐 | 仅限演示，避免生产 |
| heapq.merge（已排序输入） | `merge(a, b, c)` | O(N log k) | 惰性，低峰值 | 多有序序列合并 | 保序稳定，需已排序 |
| NumPy concatenate | `np.concatenate([a,b,c])` | O(N)（C层优化） | 连续数组，类型统一 | 数值批处理 | 需 ndarray，类型限制 |
| Pandas concat | `pd.concat([s1,s2])` | O(N) | 列式内存，元数据 | 表格数据聚合 | 结构化数据场景 |

从工程角度，**建议通过样本数据做基准测试**。如使用 `timeit` 比较 `extend`、`chain`、推导的实际耗时与内存峰值。结合 Python 官方文档（Python Software Foundation, 2024）可知，列表的摊还扩容策略令 `extend` 在通用场景性能稳定。Google Python Style Guide（Google, 2023）强调代码可读性与可维护性，对合并场景同样适用：**优先选择简单直观且成本可控的方式**，避免隐藏复杂度与性能陷阱。在面对超大数据量与长流水线时，迭代器合并加分批持久化（写文件、入库）常能取得更好的整体吞吐表现，并有效控制内存。

## 六、工程化落地：测试、可维护性、可观察性与团队协作
在实际项目中，“把多个列表合并”并不是孤立步骤，而是数据管道中的一环。**工程化落地强调测试覆盖、异常保护、日志与度量、以及团队协作规范**。首先，针对合并逻辑设计单元测试与属性测试：覆盖空列表、None、不同类型、重复元素、极端大小、迭代器输入、已排序与未排序场景。对保序去重、分组合并写出明确用例与期望。其次，加入异常保护与数据校验：在生成器或 chain 管道中对异常元素进行忽略或标记，并进行告警。**通过结构化日志与性能指标（吞吐、延迟、峰值内存）实现可观察性**，在数据量或来源数量变化时具备预警能力。

可维护性方面，**抽象合并函数与策略选择器**是一种可复用的模式：将“拼接”“展平”“保序去重”“有序合并”封装成独立函数或类，并提供统一接口与配置（是否去重、去重键、是否保序、是否惰性）。同时在代码规范中明确何时使用 extend、何时 chain、何时 heapq.merge、何时转向 NumPy/Pandas。对跨模块或跨项目的复用，**在项目协作与研发流程管理系统中沉淀实践手册与模板**尤为重要。比如在 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 这类研发项目全流程管理系统中，通过工作项模板、代码评审清单和知识库，将“列表合并策略”的选型标准、性能基线与故障案例固化为团队知识，减少重复决策与踩坑，提升协作效率与一致性。

此外，**安全与合规也不容忽视**。当合并的数据包含敏感信息（用户隐私、业务标识），需要在管道中执行脱敏或访问控制，确保合并后的数据被正确标识与保护。对开源库的使用（NumPy、Pandas），应遵循许可证要求并在依赖管理中进行版本锁定与风险评估。为了避免性能回归和隐形复杂度增加，持续集成中应加入性能基准测试，用以比较不同提交对合并路径的影响。**总体目标是“把方法与规则落实为流程”，让团队不仅会选、还会稳地用**。

## 七、常见陷阱、边界与未来趋势：从规避问题到拥抱更优方案
在“合并多个列表”的实践中，**常见陷阱主要包括**：1）滥用加号链式拼接，导致中间对象过多与内存峰值偏高；2）误用 `sum(lists, [])`，在大型数据上带来显著性能问题；3）未考虑元素类型不一致（字符串与数字混合）或不可哈希元素去重策略不当；4）忽略输入已排序与未排序的差异，误用 heapq.merge；5）不做异常容错与监控，难以及时发现数据源不稳定导致的合并质量问题。**规避这些坑的关键在于方法选择、契约清晰与测试完善**，将合并行为写入模块接口契约（输入、输出、顺序、去重规则），并在上线前通过真实样本进行验证与回归测试。

从边界与扩展来看，**当数据规模远超单机内存**时，需考虑分批合并与外部存储（磁盘、数据库、对象存储）协作，或引入分布式处理框架将“合并逻辑”拆分为可并行的 map/reduce 步骤。在高并发场景，异步迭代与背压控制可避免消费者过载。随着 Python 版本演进与生态发展，**迭代器、生成器以及高性能数据结构将持续优化**。NumPy 与 Pandas 在列式内存和底层实现上不断提升，适合结构化数据的批量合并与分析。长远看，标准库或第三方库可能进一步提供更丰富的合并语义与工具（例如更通用的稳定合并与键函数支持），而工程流程也将通过项目协作系统持续沉淀最佳实践，**让“把多个列表合并”从技巧变为稳定、可复用的能力**。总体趋势是：惰性、保序与可观察性更加重要，方法选择愈发数据驱动，开发团队更重视把合并策略写入流程与模板，以快速应对数据规模与复杂度的变化。

参考与资料来源
- Python Software Foundation. Python 3.12 Documentation, 2024. https://docs.python.org/3/
- Google. Google Python Style Guide, 2023. https://google.github.io/styleguide/pyguide.html

你可以使用加号（+）操作符将多个列表合并，例如 result = list1 + list2 + list3，也可以通过列表的 extend() 方法依次将其他列表的元素添加到目标列表中。两种方法都能实现多个列表合并成一个。

使用加号或extend方法合并多个列表

我有多个列表，想要把它们合并成一个列表，该怎么操作？

如何将多个Python列表合并成一个列表？

加号（+）操作符会返回一个新的列表，而不会修改原列表，适合不希望修改原列表的场景。extend() 方法会修改调用它的列表，因此如果不希望原列表被改变，推荐使用加号操作。

使用加号操作符创建新列表以避免修改原列表

在合并多个列表时，我不想改变原有的列表内容，有什么推荐的方法吗？

Python中合并多个列表时如何避免修改原列表？

可以使用列表推导式比如 [item for lst in lists for item in lst]，其中 lists 是多个列表组成的列表；也可以通过 itertools.chain(*lists) 高效地连接多个列表，然后转换为列表。这样一行代码就能完成合并操作。

使用列表推导式或内置函数如 itertools.chain

我希望用简洁的代码将多个列表合并成一个，有没有一行代码实现的方式？

如何用Python一行代码将多个列表合并为一个？

PingCodeDocs

本文系统回答“Python 如何把多个列表合并”的问题：针对不同数据规模与需求，可使用加号拼接、list.extend 就地扩容、itertools.chain 惰性迭代、列表推导展平、heapq.merge（已排序输入），以及在数值与表格数据场景的 NumPy/Pandas；核心建议是通用场景采用 extend 或 chain，超大数据优先迭代器合并，需要去重且保序时用集合/字典记录已见元素；同时强调性能基准测试、异常容错与工程化流程，将策略沉淀在协作系统中以提升可维护性与稳定性。

python 如何把多个列表

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