你的实现思路完全没问题，但NetworkX其实提供了一个更简洁的内置方法来一步完成这个需求——nx.all_neighbors()，专门用来获取有向图中节点的所有直接关联节点（包含入边的前驱节点和出边的后继节点）。

简化后的代码示例 #

import networkx as nx

# 构建示例有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([
    ('A','B'),
    ('B','C'),
    ('C','D'),
    ('D','E'),
    ('F','B'),
    ('B','G'),
    ('B','D'),
])

# 获取节点'B'的所有直接关联节点
node = 'B'
neighbours = list(nx.all_neighbors(G, node))
print(neighbours)
# 输出结果：['A', 'F', 'C', 'G', 'D']

关于这个方法的说明 #

• 功能层面：nx.all_neighbors()在处理有向图时，会自动合并G.predecessors(node)和G.successors(node)的结果，和你手动拼接的逻辑完全一致。
• 效率层面：它的内部实现本质上也是分别遍历前驱和后继节点再合并，和你的写法效率相差无几，但胜在代码更简洁、可读性更强，省去了手动写列表推导式和拼接的步骤。
• 内存优化：如果不需要将结果存储为列表，直接使用nx.all_neighbors(G, node)返回的迭代器即可，还能节省内存占用。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Robert Alexander