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;-)

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。

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

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)。