我在这个游戏中有点晚了，但你可以做一个性能的比较，上面提到的一些代码和这个，两个最快的竞争者是，

list(set(x).symmetric_difference(set(y)))
list(set(x) ^ set(y))

我为我的初级编码水平道歉。

import time
import random
from itertools import filterfalse

# 1 - performance (time taken)
# 2 - correctness (answer - 1,4,5,6)
# set performance
performance = 1
numberoftests = 7

def answer(x,y,z):
    if z == 0:
        start = time.clock()
        lists = (str(list(set(x)-set(y))+list(set(y)-set(y))))
        times = ("1 = " + str(time.clock() - start))
        return (lists,times)

    elif z == 1:
        start = time.clock()
        lists = (str(list(set(x).symmetric_difference(set(y)))))
        times = ("2 = " + str(time.clock() - start))
        return (lists,times)

    elif z == 2:
        start = time.clock()
        lists = (str(list(set(x) ^ set(y))))
        times = ("3 = " + str(time.clock() - start))
        return (lists,times)

    elif z == 3:
        start = time.clock()
        lists = (filterfalse(set(y).__contains__, x))
        times = ("4 = " + str(time.clock() - start))
        return (lists,times)

    elif z == 4:
        start = time.clock()
        lists = (tuple(set(x) - set(y)))
        times = ("5 = " + str(time.clock() - start))
        return (lists,times)

    elif z == 5:
        start = time.clock()
        lists = ([tt for tt in x if tt not in y])
        times = ("6 = " + str(time.clock() - start))
        return (lists,times)

    else:    
        start = time.clock()
        Xarray = [iDa for iDa in x if iDa not in y]
        Yarray = [iDb for iDb in y if iDb not in x]
        lists = (str(Xarray + Yarray))
        times = ("7 = " + str(time.clock() - start))
        return (lists,times)

n = numberoftests

if performance == 2:
    a = [1,2,3,4,5]
    b = [3,2,6]
    for c in range(0,n):
        d = answer(a,b,c)
        print(d[0])

elif performance == 1:
    for tests in range(0,10):
        print("Test Number" + str(tests + 1))
        a = random.sample(range(1, 900000), 9999)
        b = random.sample(range(1, 900000), 9999)
        for c in range(0,n):
            #if c not in (1,4,5,6):
            d = answer(a,b,c)
            print(d[1])

如果您真的关注性能，那么使用numpy!

以下是github上的完整笔记本，并对list、numpy和pandas进行了比较。

https://gist.github.com/denfromufa/2821ff59b02e9482be15d27f2bbd4451

这里有一个最简单情况的反答案。

这比上面那个做双向差分的要短，因为它只做了问题要求的事情:生成第一个列表中的东西的列表，而不是第二个列表中的东西。

from collections import Counter

lst1 = ['One', 'Two', 'Three', 'Four']
lst2 = ['One', 'Two']

c1 = Counter(lst1)
c2 = Counter(lst2)
diff = list((c1 - c2).elements())

或者，根据你的可读性偏好，它可以是一个不错的单行代码:

diff = list((Counter(lst1) - Counter(lst2)).elements())

输出:

['Three', 'Four']

请注意，如果您只是对其进行迭代，则可以删除list(…)调用。

因为这个解决方案使用计数器，所以相对于许多基于集合的答案，它可以正确地处理数量。例如，在这个输入中:

lst1 = ['One', 'Two', 'Two', 'Two', 'Three', 'Three', 'Four']
lst2 = ['One', 'Two']

输出结果为:

['Two', 'Two', 'Three', 'Three', 'Four']

获取在temp1中而不在temp2中的元素 (假设每个列表中的元素是唯一的):

In [5]: list(set(temp1) - set(temp2))
Out[5]: ['Four', 'Three']

注意它是不对称的 :

In [5]: set([1, 2]) - set([2, 3])
Out[5]: set([1]) 

这里您可能期望/希望它等于set([1,3])。如果你想要set([1,3])作为你的答案，你可以使用set([1,2])。symmetric_difference(设置([2、3]))。

我们可以计算交集减去列表并集:

temp1 = ['One', 'Two', 'Three', 'Four']
temp2 = ['One', 'Two', 'Five']

set(temp1+temp2)-(set(temp1)&set(temp2))

Out: set(['Four', 'Five', 'Three']) 

这可以用一行来解决。 问题给出两个列表(temp1和temp2)，在第三个列表(temp3)中返回它们的差值。

temp3 = list(set(temp1).difference(set(temp2)))