第一步(pre-OP-edit):使用集合:

mylist = [1,2,3,4,5,6,7]
goodvals = [1,3,7,8,9]

myset = set(mylist)
goodset = set(goodvals)

print list(myset.intersection(goodset))  # [1, 3, 7]
print list(myset.difference(goodset))    # [2, 4, 5, 6]

这对可读性(IMHO)和性能都有好处。

第二步(post-OP-edit):

创建一个好的扩展列表:

IMAGE_TYPES = set(['.jpg','.jpeg','.gif','.bmp','.png'])

这将提高性能。否则，你现在的情况在我看来还不错。

如果你不介意使用一个外部库，有两个我知道本机实现这个操作:

>>> files = [ ('file1.jpg', 33, '.jpg'), ('file2.avi', 999, '.avi')]
>>> IMAGE_TYPES = ('.jpg','.jpeg','.gif','.bmp','.png')

iteration_utilities.partition: >>> from iteration_utilities import partition >>> notimages, images = partition(files, lambda x: x[2].lower() in IMAGE_TYPES) >>> notimages [('file2.avi', 999, '.avi')] >>> images [('file1.jpg', 33, '.jpg')] more_itertools.partition >>> from more_itertools import partition >>> notimages, images = partition(lambda x: x[2].lower() in IMAGE_TYPES, files) >>> list(notimages) # returns a generator so you need to explicitly convert to list. [('file2.avi', 999, '.avi')] >>> list(images) [('file1.jpg', 33, '.jpg')]

为了提高性能，请尝试itertools。

itertools模块标准化了一组快速、内存高效的核心工具，这些工具单独使用或组合使用都很有用。它们一起构成了一个“迭代器代数”，使得用纯Python简洁有效地构造专门的工具成为可能。

出现看到itertools。过滤器或imap。

itertools。iterable ifilter(谓词) 创建一个迭代器，从iterable中过滤元素，只返回谓词为True的元素

good.append(x) if x in goodvals else bad.append(x)

来自@dansalmo的这个优雅简洁的回答被埋没在评论中，所以我只是把它作为一个答案转发到这里，这样它就能得到应有的重视，尤其是对新读者来说。

完整的例子:

good, bad = [], []
for x in my_list:
    good.append(x) if x in goodvals else bad.append(x)

我将采用2步方法，将谓词的求值与列表的过滤分离:

def partition(pred, iterable):
    xs = list(zip(map(pred, iterable), iterable))
    return [x[1] for x in xs if x[0]], [x[1] for x in xs if not x[0]]

就性能而言(除了在iterable的每个成员上只对pred求值一次之外)，这样做的好处在于它将大量逻辑从解释器中移出，转移到高度优化的迭代和映射代码中。这可以加快长迭代对象的迭代速度，就像回答中描述的那样。

在表达性方面，它利用了像理解和映射这样的表达性习语。

def partition(pred, seq):
  return reduce( lambda (yes, no), x: (yes+[x], no) if pred(x) else (yes, no+[x]), seq, ([], []) )