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。

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)。

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