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。

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

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。

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/

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。

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