除了公认的答案之外，还有一种极端情况，即您应该使用过滤器而不是列表推导式。如果列表是不可哈希的，则不能使用列表推导式直接处理它。一个真实的例子是使用pyodbc从数据库读取结果。游标的fetchAll()结果是一个不可哈希的列表。在这种情况下，要直接对返回的结果进行操作，应该使用filter:

cursor.execute("SELECT * FROM TABLE1;")
data_from_db = cursor.fetchall()
processed_data = filter(lambda s: 'abc' in s.field1 or s.StartTime >= start_date_time, data_from_db) 

如果你在这里使用列表理解，你会得到错误:

TypeError:不可哈希类型:list

由于任何速度差异都必然是微乎其微的，因此使用过滤器还是列表推导式都取决于个人喜好。一般来说，我倾向于使用推导式(这似乎与这里的大多数其他答案一致)，但有一种情况下，我更喜欢过滤器。

一个非常常见的用例是根据谓词P(X)提取某个可迭代对象X的值:

[x for x in X if P(x)]

但有时你想先对值应用一些函数:

[f(x) for x in X if P(f(x))]

作为一个具体的例子，请考虑

primes_cubed = [x*x*x for x in range(1000) if prime(x)]

我认为这看起来比使用滤镜要好一点。但是现在想想

prime_cubes = [x*x*x for x in range(1000) if prime(x*x*x)]

在本例中，我们希望根据后计算值进行过滤。除了计算立方体两次的问题(想象一个更昂贵的计算)，还有编写表达式两次的问题，这违反了DRY美学。在这种情况下，我会使用

prime_cubes = filter(prime, [x*x*x for x in range(1000)])

奇怪的是，在Python 3上，我看到过滤器执行得比列表推导更快。

我一直认为列表推导式的性能会更好。 喜欢的东西: [name为brand_names_db中的name，如果name不是None] 生成的字节码稍好一些。

>>> def f1(seq):
...     return list(filter(None, seq))
>>> def f2(seq):
...     return [i for i in seq if i is not None]
>>> disassemble(f1.__code__)
2         0 LOAD_GLOBAL              0 (list)
          2 LOAD_GLOBAL              1 (filter)
          4 LOAD_CONST               0 (None)
          6 LOAD_FAST                0 (seq)
          8 CALL_FUNCTION            2
         10 CALL_FUNCTION            1
         12 RETURN_VALUE
>>> disassemble(f2.__code__)
2           0 LOAD_CONST               1 (<code object <listcomp> at 0x10cfcaa50, file "<stdin>", line 2>)
          2 LOAD_CONST               2 ('f2.<locals>.<listcomp>')
          4 MAKE_FUNCTION            0
          6 LOAD_FAST                0 (seq)
          8 GET_ITER
         10 CALL_FUNCTION            1
         12 RETURN_VALUE

但它们实际上更慢:

   >>> timeit(stmt="f1(range(1000))", setup="from __main__ import f1,f2")
   21.177661532000116
   >>> timeit(stmt="f2(range(1000))", setup="from __main__ import f1,f2")
   42.233950221000214

一般过滤器稍快，如果使用内置函数。

在您的情况下，我希望列表理解稍微快一些

过滤器就是这样。它过滤掉列表中的元素。你可以看到定义中提到了同样的内容(在我之前提到的官方文档链接中)。然而，列表理解是在对前一个列表上的内容进行操作后产生一个新的列表。(过滤器和列表推导式都创建新列表，而不执行替换旧列表的操作。这里的新列表类似于具有全新数据类型的列表。比如将整数转换为字符串，等等)

在您的示例中，根据定义，使用过滤器比使用列表理解更好。但是，如果您希望，例如列表元素中的other_attribute，在您的示例中是作为一个新列表检索，那么您可以使用列表推导式。

return [item.other_attribute for item in my_list if item.attribute==value]

这就是我对筛选器和列表理解的记忆。删除列表中的一些东西，并保持其他元素完整，使用过滤器。在元素上使用一些自己的逻辑，并创建一个适合某些目的的稀释列表，使用列表理解。

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