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)])

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

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。

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