Ich konnte im Internet kein gültiges Beispiel finden, in dem ich den Unterschied zwischen ihnen und dem Grund für die Auswahl erkennen kann.

Das erste nimmt 0 oder mehr Argumente an, jedes ist iterierbar, das zweite nimmt ein Argument, von dem erwartet wird, dass es die iterablen erzeugt:

from itertools import chain

chain(list1, list2, list3)

iterables = [list1, list2, list3]
chain.from_iterable(iterables)

aber iterableskann jeder Iterator sein, die die Iterables ergibt:

def gen_iterables():
    for i in range(10):
        yield range(i)

itertools.chain.from_iterable(gen_iterables())

Die Verwendung der zweiten Form ist normalerweise ein Fall der Bequemlichkeit, aber da sie die Eingabe-Iterables träge durchläuft, ist dies auch die einzige Möglichkeit, eine unendliche Anzahl endlicher Iteratoren zu verketten:

def gen_iterables():
    while True:
        for i in range(5, 10):
            yield range(i)

chain.from_iterable(gen_iterables())

Das obige Beispiel gibt Ihnen eine Iterable, die ein zyklisches Muster von Zahlen ergibt, das niemals aufhört, aber niemals mehr Speicher verbraucht, als für einen einzelnen range()Anruf erforderlich ist.

Ich konnte kein gültiges Beispiel finden ... wo ich den Unterschied zwischen ihnen [ chainund chain.from_iterable] sehen kann und warum ich eines über das andere wählen sollte

Die akzeptierte Antwort ist gründlich. Wenn Sie eine schnelle Anwendung suchen, sollten Sie mehrere Listen reduzieren:

list(itertools.chain(["a", "b", "c"], ["d", "e"], ["f"]))
# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

Möglicherweise möchten Sie diese Listen später wiederverwenden, damit Sie Listen iterieren können:

iterable = (["a", "b", "c"], ["d", "e"], ["f"])

Versuch

Wenn Sie jedoch eine iterable to übergeben, erhalten Sie chainein nicht abgeflachtes Ergebnis:

list(itertools.chain(iterable))
# [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e'], ['f']]

Warum? Sie haben einen Artikel (ein Tupel) übergeben. chainbraucht jede Liste separat.

Lösungen

Wenn möglich, können Sie eine iterable entpacken:

list(itertools.chain(*iterable))
# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

list(itertools.chain(*iter(iterable)))
# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

Im Allgemeinen verwenden .from_iterable(da es auch mit unendlichen Iteratoren funktioniert):

list(itertools.chain.from_iterable(iterable))
# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

g = itertools.chain.from_iterable(itertools.cycle(iterable))
next(g)
# "a"

Sie machen sehr ähnliche Dinge. Für eine kleine Anzahl von Iterables itertools.chain(*iterables)und itertools.chain.from_iterable(iterables)ähnliche Leistung.

Der Hauptvorteil von from_iterablesliegt in der Fähigkeit, eine große (möglicherweise unendliche) Anzahl von Iterables zu verarbeiten, da zum Zeitpunkt des Aufrufs nicht alle verfügbar sein müssen.

Eine andere Art, es zu sehen:

chain(iterable1, iterable2, iterable3, ...) Dies ist der Fall, wenn Sie bereits wissen, welche iterablen Elemente Sie haben, damit Sie sie als durch Kommas getrennte Argumente schreiben können.

chain.from_iterable(iterable) ist für den Fall, dass Ihre iterables (wie iterable1, iterable2, iterable3) von einem anderen iterable erhalten werden.

Erweitern der Antwort von @ martijn-pieters

Obwohl der Zugriff auf die inneren Elemente in der Iterable derselbe bleibt und in Bezug auf die Implementierung

• itertools_chain_from_iterable(dh chain.from_iterablein Python) und
• chain_new(dh chainin Python)

In der CPython-Implementierung gibt es beide Ententypen von chain_new_internal

Gibt es Optimierungsvorteile bei der Verwendung chain.from_iterable(x), bei denen xes sich um eine Iterierbarkeit oder eine Iterierbarkeit handelt? und der Hauptzweck ist es, letztendlich die abgeflachte Liste der Elemente zu verbrauchen?

Wir können versuchen, es mit folgenden Kriterien zu vergleichen:

import random
from itertools import chain
from functools import wraps
from time import time

from tqdm import tqdm

def timing(f):
    @wraps(f)
    def wrap(*args, **kw):
        ts = time()
        result = f(*args, **kw)
        te = time()
        print('func:%r args:[%r, %r] took: %2.4f sec' % (f.__name__, args, kw, te-ts))
        return result
    return wrap

def generate_nm(m, n):
    # Creates m generators of m integers between range 0 to n.
    yield iter(random.sample(range(n), n) for _ in range(m))
    

def chain_star(x):
    # Stores an iterable that will unpack and flatten the list of list.
    chain_x = chain(*x)
    # Consumes the items in the flatten iterable.
    for i in chain_x:
        pass

def chain_from_iterable(x):
    # Stores an iterable that will unpack and flatten the list of list.
    chain_x = chain.from_iterable(x)
    # Consumes the items in the flatten iterable.
    for i in chain_x:
        pass


@timing
def versus(f, n, m):
  f(generate_nm(n, m))

P / S: Benchmark läuft ... Warten auf die Ergebnisse.

Ergebnisse

chain_star, m = 1000, n = 1000

for _ in range(10):
    versus(chain_star, 1000, 1000)

[aus]:

func:'versus' args:[(<function chain_star at 0x7f5c7188ef28>, 1000, 1000), {}] took: 0.6494 sec
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chain_from_iterable, m = 1000, n = 1000

for _ in range(10):
    versus(chain_from_iterable, 1000, 1000)

[aus]:

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chain_star, m = 10000, n = 1000

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chain_from_iterable, m = 10000, n = 1000

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func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 10000, 1000), {}] took: 6.2877 sec

chain_star, m = 100000, n = 1000

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func:'versus' args:[(<function chain_star at 0x7f5c7188ef28>, 100000, 1000), {}] took: 62.8980 sec

chain_from_iterable, m = 100000, n = 1000

for _ in range(10):
    versus(chain_from_iterable, 100000, 1000)

[aus]:

func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.7227 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.7717 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.7159 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.7569 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.7906 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.6211 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.7294 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.8260 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.8356 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 100000, 1000), {}] took: 62.9738 sec

chain_star, m = 500000, n = 1000

for _ in range(3):
    versus(chain_from_iterable, 500000, 1000)

[aus]:

func:'versus' args:[(<function chain_star at 0x7f5c7188ef28>, 500000, 1000), {}] took: 314.5671 sec
func:'versus' args:[(<function chain_star at 0x7f5c7188ef28>, 500000, 1000), {}] took: 313.9270 sec
func:'versus' args:[(<function chain_star at 0x7f5c7188ef28>, 500000, 1000), {}] took: 313.8992 sec

chain_from_iterable, m = 500000, n = 1000

for _ in range(3):
    versus(chain_from_iterable, 500000, 1000)

[aus]:

func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 500000, 1000), {}] took: 313.8301 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 500000, 1000), {}] took: 313.8104 sec
func:'versus' args:[(<function chain_from_iterable at 0x7f5c7188eb70>, 500000, 1000), {}] took: 313.9440 sec

Eine andere Möglichkeit, es zu betrachten, ist die Verwendung von chain.from_iterable

Wenn Sie eine Iterable von Iterables wie eine verschachtelte Iterable (oder eine zusammengesetzte Iterale) haben und die Kette für einfache Iterables verwenden