Python中列表推导（listcomprehension）相对于循环有什么优势？性能会更高吗？

python中的列表推导（list comprehension）一般用于从一个列表计算出另一个列表，从功能上看是map/filter的结合体，也能通过循环实现。之前查过的一些相关的资料，有人说列表推导只是语法糖，也有说列表推导比循环和map/filter的写法效率更高(只给了一个测试结果，没有相关分析)，其他有价值的资料就没有找到了...这是某次一个面试官问的问题，我想还是要搞清楚吧，所以就来知乎请教各位大神了。
python的设计哲学里，有一句“There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.”，那么如果列表推导和循环以及map/filter实现上没有什么区别的话，应该就不会存在了吧？当然python的哲学里还有“Beautiful is better than ugly.”，貌似也有可能只是为了好看的样子...

回复内容：

首先肯定 map 和列表推导效率确实会比循环的高，

先说列表推导，下边是我在 ipython 里的测试结果（测试环境 Python 2.7.10）：

>>> long_list = range(1000)

>>> a = []

>>> %timeit for i in long_list: a.append(i+1)
10000 loops, best of 3: 100 µs per loop

>>> %timeit [i+1 for i in long_list]
10000 loops, best of 3: 43.3 µs per loop

效率高一点，去看 dis 模块。

Python 不喜欢 FP 的，而且 map / filter 是惰性的，list comprehension 不是。

循环比 list comprehension 更底层而难以被理解一些。比较：「把这个列表里的所有元素乘以二」和「创建一个空列表 B，对列表 A 里的每一个元素，将其乘以二的结果添加到 B 的尾部」。

PS: 对于每一个可以用多种途径实现的用例，我基本上都可以确定一个最优的途径。