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!)。

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

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

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

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)。