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。

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')]

受到@gnibbler伟大(但简洁!)回答的启发，我们可以应用该方法映射到多个分区:

from collections import defaultdict

def splitter(l, mapper):
    """Split an iterable into multiple partitions generated by a callable mapper."""

    results = defaultdict(list)

    for x in l:
        results[mapper(x)] += [x]

    return results

然后可以使用splitter，如下所示:

>>> l = [1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 5, 6, 4, 3, 2, 3]
>>> split = splitter(l, lambda x: x % 2 == 0)  # partition l into odds and evens
>>> split.items()
>>> [(False, [1, 3, 3, 5, 3, 3]), (True, [2, 4, 2, 4, 6, 4, 2])]

这适用于有更复杂映射的两个以上分区(也适用于迭代器):

>>> import math
>>> l = xrange(1, 23)
>>> split = splitter(l, lambda x: int(math.log10(x) * 5))
>>> split.items()
[(0, [1]),
 (1, [2]),
 (2, [3]),
 (3, [4, 5, 6]),
 (4, [7, 8, 9]),
 (5, [10, 11, 12, 13, 14, 15]),
 (6, [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22])]

或者用字典来映射:

>>> map = {'A': 1, 'X': 2, 'B': 3, 'Y': 1, 'C': 2, 'Z': 3}
>>> l = ['A', 'B', 'C', 'C', 'X', 'Y', 'Z', 'A', 'Z']
>>> split = splitter(l, map.get)
>>> split.items()
(1, ['A', 'Y', 'A']), (2, ['C', 'C', 'X']), (3, ['B', 'Z', 'Z'])]

这是这个问题的另一个解决方案。我需要一个尽可能快的解决方案。这意味着只对列表进行一次迭代，并且最好是O(1)用于向结果列表之一添加数据。这与sastanin提供的解决方案非常相似，只是更短:

from collections import deque

def split(iterable, function):
    dq_true = deque()
    dq_false = deque()

    # deque - the fastest way to consume an iterator and append items
    deque((
      (dq_true if function(item) else dq_false).append(item) for item in iterable
    ), maxlen=0)

    return dq_true, dq_false

此时，可以按照如下方式使用该函数:

lower, higher = split([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9], lambda x: x < 5)

selected, other = split([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9], lambda x: x in {0,4,9})

如果你对结果的deque对象不满意，你可以很容易地将其转换为list、set或任何你喜欢的对象(例如list(lower))。转换要快得多，直接构建列表。

该方法保持项目的顺序，以及任何副本。

你可以在Python中进行惰性函数编程，像这样:

partition = lambda l, c: map(
  lambda iii: (i for ii in iii for i in ii),
  zip(*(([], [e]) if c(e) else ([e], []) for e in l)))

函数式编程很优雅，但在Python中不是这样。如果你知道你的列表中没有None值，也可以参考这个例子:

partition = lambda l, c: map(
  filter(lambda x: x is not None, l),
  zip(*((None, e) if c(e) else (e, None) for e in l)))

itertools。Groupby几乎可以满足您的要求，除了它要求对条目进行排序以确保您获得一个连续的范围之外，因此您需要首先根据键进行排序(否则您将为每种类型获得多个交错的组)。如。

def is_good(f):
    return f[2].lower() in IMAGE_TYPES

files = [ ('file1.jpg', 33L, '.jpg'), ('file2.avi', 999L, '.avi'), ('file3.gif', 123L, '.gif')]

for key, group in itertools.groupby(sorted(files, key=is_good), key=is_good):
    print key, list(group)

给:

False [('file2.avi', 999L, '.avi')]
True [('file1.jpg', 33L, '.jpg'), ('file3.gif', 123L, '.gif')]

与其他解决方案类似，可以将键func定义为任意数量的组。