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

这在Python中有点像宗教问题。尽管Guido考虑从Python 3中删除map、filter和reduce，但还是有足够的反对意见，最终只有reduce从内置迁移到functools.reduce。

就我个人而言，我发现列表推导式更容易阅读。从表达式[i for i in list if i.attribute == value]中发生的事情更加明确，因为所有的行为都在表面上，而不是在过滤器函数内部。

我不会太担心这两种方法之间的性能差异，因为它是微不足道的。我只会优化它，如果它被证明是你的应用程序的瓶颈，这是不太可能的。

此外，由于BDFL希望从语言中删除过滤器，那么肯定会自动使列表理解更python化;-)

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。

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。

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)。