使用布尔逻辑将数据分配给两个数组

>>> images, anims = [[i for i in files if t ^ (i[2].lower() in IMAGE_TYPES) ] for t in (0, 1)]
>>> images
[('file1.jpg', 33, '.jpg')]
>>> anims
[('file2.avi', 999, '.avi')]

解决方案

from itertools import tee

def unpack_args(fn):
    return lambda t: fn(*t)

def separate(fn, lx):
    return map(
        unpack_args(
            lambda i, ly: filter(
                lambda el: bool(i) == fn(el),
                ly)),
        enumerate(tee(lx, 2)))

test

[even, odd] = separate(
    lambda x: bool(x % 2),
    [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(even) == [2, 4])
print(list(odd) == [1, 3, 5])

所有提出的解决方案的问题是，它将扫描和应用过滤功能两次。我会做一个简单的小函数，像这样:

def split_into_two_lists(lst, f):
    a = []
    b = []
    for elem in lst:
        if f(elem):
            a.append(elem)
        else:
            b.append(elem)
    return a, b

这样你就不会重复处理任何东西，也不会重复代码。

Good = [x for x in mylist if x in goodvals] Bad = [x for x in mylist if x not in goodvals] 我怎样才能做得更优雅呢?

代码已经非常优雅了。

使用集合可能会有轻微的性能改进，但差异是微不足道的。基于集合的方法也会丢弃重复项，并且不会保留元素的顺序。我发现列表理解也更容易阅读。

事实上，我们甚至可以更简单地使用for循环:

good, bad = [], []

for x in mylist:
    if x in goodvals:
        good.append(f)
    else:
        bad.append(f)

这种方法可以更容易地添加额外的逻辑。例如，代码很容易被修改为丢弃None值:

good, bad = [], []

for x in mylist:
    if x is None:
        continue
    if x in goodvals:
        good.append(f)
    else:
        bad.append(f)

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。

如果你不想用两行代码来完成一个语义只需要一次的操作，你可以把上面的一些方法(甚至是你自己的方法)包装在一个函数中:

def part_with_predicate(l, pred):
    return [i for i in l if pred(i)], [i for i in l if not pred(i)]

这不是一种惰性计算方法，它确实对列表进行了两次迭代，但是它允许您在一行代码中对列表进行分区。