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

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])]

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/

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

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

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)。