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)

当前回答

我会得出结论:使用列表理解而不是过滤器,因为它

更具可读性 更多的神谕的 更快(对于Python 3.11,参见附带的基准测试,也参见)

请记住,filter返回一个迭代器,而不是一个列表。

python3 -m timeit '[x for x in range(10000000) if x % 2 == 0]'            

1个循环,5个最佳:每循环270毫秒

python3 -m timeit 'list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10000000)))'

1个循环,最好的5:432毫秒每循环

其他回答

奇怪的是,不同的人的美相差如此之大。我发现列表理解比filter+lambda清晰得多,但使用您认为更容易的。

有两件事可能会减慢你使用滤镜的速度。

首先是函数调用开销:一旦使用Python函数(无论是由def还是lambda创建的),过滤器很可能会比列表理解慢。几乎可以肯定,这并不重要,在对代码进行计时并发现它是一个瓶颈之前,您不应该过多地考虑性能,但区别是存在的。

可能应用的另一个开销是lambda被强制访问一个有作用域的变量(值)。这比在python2中访问局部变量要慢。X,列表推导式只访问局部变量。如果你使用的是Python 3。X,列表综合在一个单独的函数中运行,因此它也将通过闭包访问值,这种差异将不适用。

另一个可以考虑的选项是使用生成器而不是列表推导式:

def filterbyvalue(seq, value):
   for el in seq:
       if el.attribute==value: yield el

然后在你的主代码中(这是可读性真正重要的地方),你用一个有意义的函数名替换了列表理解和过滤器。

过滤器就是这样。它过滤掉列表中的元素。你可以看到定义中提到了同样的内容(在我之前提到的官方文档链接中)。然而,列表理解是在对前一个列表上的内容进行操作后产生一个新的列表。(过滤器和列表推导式都创建新列表,而不执行替换旧列表的操作。这里的新列表类似于具有全新数据类型的列表。比如将整数转换为字符串,等等)

在您的示例中,根据定义,使用过滤器比使用列表理解更好。但是,如果您希望,例如列表元素中的other_attribute,在您的示例中是作为一个新列表检索,那么您可以使用列表推导式。

return [item.other_attribute for item in my_list if item.attribute==value]

这就是我对筛选器和列表理解的记忆。删除列表中的一些东西,并保持其他元素完整,使用过滤器。在元素上使用一些自己的逻辑,并创建一个适合某些目的的稀释列表,使用列表理解。

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!)。

我会得出结论:使用列表理解而不是过滤器,因为它

更具可读性 更多的神谕的 更快(对于Python 3.11,参见附带的基准测试,也参见)

请记住,filter返回一个迭代器,而不是一个列表。

python3 -m timeit '[x for x in range(10000000) if x % 2 == 0]'            

1个循环,5个最佳:每循环270毫秒

python3 -m timeit 'list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10000000)))'

1个循环,最好的5:432毫秒每循环

就性能而言,这要视情况而定。

filter不返回一个列表而是一个迭代器,如果你需要列表“立即”过滤和列表转换,它比非常大的列表(>1M)的列表理解要慢40%左右。到100K的元素几乎没有区别,从600K开始就开始有区别了。

如果不转换为列表,筛选实际上是即时的。

更多信息请访问:https://blog.finxter.com/python-lists-filter-vs-list-comprehension-which-is-faster/