Python如何更快实现基于匹配词的列表元素过滤功能

优化逻辑如下：

• 替换正则统计空格的逻辑，直接用str.count(' ')统计空格数量，省去正则匹配的性能开销，代码可读性更高
• 关键词匹配前先统一转小写，避免大小写漏匹配，也可以提前把过滤词转成小写集合减少重复转换开销
• 不用先筛选要移除的元素再遍历删除，单次遍历就能同时拆分出符合保留要求的列表和过滤列表，避免遍历修改原列表的潜在bug，时间复杂度为O(n)效率更高

实现代码：

filter_words = [
    'school',
    'university',
    'branch'
]
# 提前转换为小写集合，降低匹配时的重复计算开销
lower_filter_words = {word.lower() for word in filter_words}

original_list = ['Ju Moran', 'Luo Jiangning', 'Wang Zhongbo',
                 'Luo Haibo', 'McGill University', 'Oba School', 'Test Case Filter']

processed_original = []
rule_filter = []
for item in original_list:
    # 同时满足空格数大于1、包含过滤关键词的元素放入过滤列表
    if item.count(' ') > 1 and any(key in item.lower() for key in lower_filter_words):
        rule_filter.append(item)
    else:
        processed_original.append(item)

# 如需要直接覆盖原original_list可取消下方注释
# original_list = processed_original

运行结果验证：

• 处理后的original_list：['Ju Moran', 'Luo Jiangning', 'Wang Zhongbo', 'Luo Haibo']
• 过滤得到的rule_filter：['McGill University', 'Oba School']

如果需要保留原有代码中不过滤关键词、仅按空格数过滤的逻辑，直接去掉and any(key in item.lower() for key in lower_filter_words)判断条件即可，得到的rule_filter就会包含Test Case Filter，和你给出的预期输出一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者αԋɱҽԃ αмєяιcαη