我有一个列表，我想通过项目的属性进行筛选。
以下哪个是首选(可读性，性能，其他原因)?
xs = [x for x in xs if x.attribute == value]
xs = filter(lambda x: x.attribute == value, xs)
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我觉得第二种方法更容易读懂。它确切地告诉你目的是什么:过滤列表。 注意:不要使用list作为变量名
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尽管过滤器可能是“更快的方式”，但“Python方式”是不关心这些事情，除非性能绝对关键(在这种情况下，您不会使用Python!)。
我觉得第二种方法更容易读懂。它确切地告诉你目的是什么:过滤列表。 注意:不要使用list作为变量名
奇怪的是，在Python 3上，我看到过滤器执行得比列表推导更快。
我一直认为列表推导式的性能会更好。 喜欢的东西: [name为brand_names_db中的name，如果name不是None] 生成的字节码稍好一些。
>>> def f1(seq):
... return list(filter(None, seq))
>>> def f2(seq):
... return [i for i in seq if i is not None]
>>> disassemble(f1.__code__)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (list)
2 LOAD_GLOBAL 1 (filter)
4 LOAD_CONST 0 (None)
6 LOAD_FAST 0 (seq)
8 CALL_FUNCTION 2
10 CALL_FUNCTION 1
12 RETURN_VALUE
>>> disassemble(f2.__code__)
2 0 LOAD_CONST 1 (<code object <listcomp> at 0x10cfcaa50, file "<stdin>", line 2>)
2 LOAD_CONST 2 ('f2.<locals>.<listcomp>')
4 MAKE_FUNCTION 0
6 LOAD_FAST 0 (seq)
8 GET_ITER
10 CALL_FUNCTION 1
12 RETURN_VALUE
但它们实际上更慢:
>>> timeit(stmt="f1(range(1000))", setup="from __main__ import f1,f2")
21.177661532000116
>>> timeit(stmt="f2(range(1000))", setup="from __main__ import f1,f2")
42.233950221000214
这在Python中有点像宗教问题。尽管Guido考虑从Python 3中删除map、filter和reduce，但还是有足够的反对意见，最终只有reduce从内置迁移到functools.reduce。
就我个人而言，我发现列表推导式更容易阅读。从表达式[i for i in list if i.attribute == value]中发生的事情更加明确，因为所有的行为都在表面上，而不是在过滤器函数内部。
我不会太担心这两种方法之间的性能差异，因为它是微不足道的。我只会优化它，如果它被证明是你的应用程序的瓶颈，这是不太可能的。
此外，由于BDFL希望从语言中删除过滤器，那么肯定会自动使列表理解更python化;-)
除了公认的答案之外，还有一种极端情况，即您应该使用过滤器而不是列表推导式。如果列表是不可哈希的，则不能使用列表推导式直接处理它。一个真实的例子是使用pyodbc从数据库读取结果。游标的fetchAll()结果是一个不可哈希的列表。在这种情况下，要直接对返回的结果进行操作，应该使用filter:
cursor.execute("SELECT * FROM TABLE1;")
data_from_db = cursor.fetchall()
processed_data = filter(lambda s: 'abc' in s.field1 or s.StartTime >= start_date_time, data_from_db)
如果你在这里使用列表理解，你会得到错误:
TypeError:不可哈希类型:list
