当我需要在列表理解之后过滤一些东西时，我使用了一小段。只是过滤器、lambda和列表的组合(或者称为猫的忠诚度和狗的清洁度)。

在这种情况下，我正在读取一个文件，剥离空行，注释掉行，以及在一行的注释之后的任何内容:

# Throw out blank lines and comments
with open('file.txt', 'r') as lines:        
    # From the inside out:
    #    [s.partition('#')[0].strip() for s in lines]... Throws out comments
    #   filter(lambda x: x!= '', [s.part... Filters out blank lines
    #  y for y in filter... Converts filter object to list
    file_contents = [y for y in filter(lambda x: x != '', [s.partition('#')[0].strip() for s in lines])]

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)])

一个重要的区别是，列表推导式将返回一个列表，而过滤器返回一个过滤器，你不能像操作列表一样操作它(即:在它上调用len，它不能与过滤器的返回一起工作)。

我自己的自学也让我遇到了类似的问题。

也就是说，如果有一种方法可以从过滤器获得结果列表，有点像在。net中执行lst时所做的那样。Where(i => i.something()). tolist()，我很想知道它。

编辑:这是Python 3的情况，而不是Python 2(见评论中的讨论)。

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。

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)