リスト内包内のアイテムごとに2つ（またはそれ以上）のアイテムを返すことは可能ですか？
私が欲しいもの（例）：
[f(x), g(x) for x in range(n)]
戻る必要があります[f(0), g(0), f(1), g(1), ..., f(n-1), g(n-1)]
したがって、このコードブロックを置き換えるものは次のとおりです。
result = list()
for x in range(n):
result.add(f(x))
result.add(g(x))
ダブルリスト内包表記：
[f(x) for x in range(5) for f in (f1,f2)]
デモ：
>>> 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]
>>> 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]
タイミング：
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
sum( ([f(x),g(x)] for x in range(n)), [] )
これは同等です[f(1),g(1)] + [f(2),g(2)] + [f(3),g(3)] + ...
また、次のように考えることもできます。
def flatten(list):
...
flatten( [f(x),g(x)] for x in ... )
注：正しい方法は、itertools.chain.from_iterableまたはダブルリスト内包表記を使用することです。（+ごとにリストを再作成する必要がないため、O（N ^ 2）のパフォーマンスではなくO（N）のパフォーマンスが得られます。）sum(..., [])簡単なワンライナーが必要な場合や急いでいる場合でも使用します。 、または結合される用語の数が制限されている場合（たとえば、<= 10）。そのため、この警告とともに、ここでまだ言及します。タプルを使用することもできます:(((f(x),g(x)) for ...), ()またはkhachikのコメントによると、2つのタプルを生成するジェネレータfg（x）があります）。
OPがリスト内包表記ソリューションを探していることは知っていますが、を使用して別の方法を提供したいと思いlist.extend()ます。
f = lambda x: x
g = lambda x: 10*x
result = []
extend = result.extend
for x in range(5):
extend((f(x),g(x)))
これは、二重リスト内包を使用するよりもわずかに高速です。
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)
Pythonバージョン：3.8.0
このラムダ関数は、2つのリストを1つのリストに圧縮します。
zipped = lambda L1, L2: [L[i]
for i in range(min(len(L1), len(L2)))
for L in (L1, L2)]
例：
>>> 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]
reduceを使用したソリューション：
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)']
これは、問題に取り組むための機能的な方法です。リスト内包表記は、基本的mapにデータを調べる別の方法ですが、このように入力と出力の間でマッピングが1対1でない場合はreduce、出力を生成する方法に多少の余裕があります。
一般にfor、フォームの実装は次のとおりです。
result = []
for n in some_data:
result += some_operation()
## etc.
（つまり、リストまたは同様のデータ構造、アキュムレータパターンに副作用をもたらすことを目的としたforループ）
map/reduce/filter宣言型の実装にリファクタリングできます。
良さ、悲しみ！なぜこれらすべてのラムダ、フラット、ジップ、合計がありますか？これは最も単純で読みやすいものではありませんか：
>>> [v
... for x in range(5)
... for v in (2 * x,
... 2 * x + 1)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
f(x)（最後の2つの式をand g(x)、またはなどに置き換えます。）