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

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。

就我个人而言，我喜欢你引用的版本，假设你已经有了一个好的列表。如果没有，就像这样:

good = filter(lambda x: is_good(x), mylist)
bad = filter(lambda x: not is_good(x), mylist)

当然，这真的非常类似于使用列表理解，就像你最初做的，但用一个函数而不是一个查找:

good = [x for x in mylist if is_good(x)]
bad  = [x for x in mylist if not is_good(x)]

总的来说，我发现列表推导式的美学非常令人满意。当然，如果您实际上不需要保留顺序，也不需要重复，那么在集合上使用交集和差分方法也会很好。

例如，按偶数和奇数拆分列表

arr = range(20)
even, odd = reduce(lambda res, next: res[next % 2].append(next) or res, arr, ([], []))

或者概括地说:

def split(predicate, iterable):
    return reduce(lambda res, e: res[predicate(e)].append(e) or res, iterable, ([], []))

优点:

最短路径 Predicate对每个元素只应用一次

缺点

需要函数式编程范例的知识

bad = []
good = [x for x in mylist if x in goodvals or bad.append(x)]

append返回None，所以它可以工作。

手动迭代，使用条件选择每个元素将被追加到的列表:

good, bad = [], []
for x in mylist:
    (bad, good)[x in goodvals].append(x)