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

由于任何速度差异都必然是微乎其微的,因此使用过滤器还是列表推导式都取决于个人喜好。一般来说,我倾向于使用推导式(这似乎与这里的大多数其他答案一致),但有一种情况下,我更喜欢过滤器。

一个非常常见的用例是根据谓词P(X)提取某个可迭代对象X的值:

[x for x in X if P(x)]

但有时你想先对值应用一些函数:

[f(x) for x in X if P(f(x))]

作为一个具体的例子,请考虑

primes_cubed = [x*x*x for x in range(1000) if prime(x)]

我认为这看起来比使用滤镜要好一点。但是现在想想

prime_cubes = [x*x*x for x in range(1000) if prime(x*x*x)]

在本例中,我们希望根据后计算值进行过滤。除了计算立方体两次的问题(想象一个更昂贵的计算),还有编写表达式两次的问题,这违反了DRY美学。在这种情况下,我会使用

prime_cubes = filter(prime, [x*x*x for x in range(1000)])

其他回答

一般过滤器稍快,如果使用内置函数。

在您的情况下,我希望列表理解稍微快一些

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

我想我只是在python 3中添加,filter()实际上是一个迭代器对象,所以你必须将你的filter方法调用传递给list(),以构建过滤后的列表。所以在python 2中:

lst_a = range(25) #arbitrary list
lst_b = [num for num in lst_a if num % 2 == 0]
lst_c = filter(lambda num: num % 2 == 0, lst_a)

列表b和c具有相同的值,并且在filter()等效的时间内完成[x for x in y if z]。然而,在3中,相同的代码将使列表c包含一个筛选器对象,而不是一个筛选过的列表。要在3中产生相同的值:

lst_a = range(25) #arbitrary list
lst_b = [num for num in lst_a if num % 2 == 0]
lst_c = list(filter(lambda num: num %2 == 0, lst_a))

问题是list()接受一个可迭代对象作为参数,并从该参数创建一个新列表。结果是,在python 3中以这种方式使用filter所花费的时间是[x for x in y if z]方法的两倍,因为你必须遍历filter()的输出以及原始列表。

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!)。

你的问题既简单又有趣。它只是显示了python作为一种编程语言是多么的灵活。人们可以使用任何逻辑,根据自己的才能和理解来编写程序。只要我们得到答案就好。

在您的情况下,这只是一个简单的过滤方法,可以由两者完成,但我更喜欢第一个my_list = [x for x in my_list if x.attribute == value],因为它看起来简单,不需要任何特殊的语法。任何人都可以理解这个命令,并在需要时进行更改。 (虽然第二种方法也很简单,但对于初级程序员来说,它仍然比第一种方法更复杂)