使用嵌套列表解析：

[x for x in [map_to_obj(v) for v in v_list] if x]

或者更好的是，围绕生成器表达式的列表解析：

[x for x in (map_to_obj(v) for v in v_list) if x]

从Python 3.8开始，引入了assignment expressions (PEP 572)（:=运算符），可以在列表解析中使用局部变量，以避免两次调用同一个函数。
在我们的示例中，我们可以将map_to_obj(v)的求值命名为变量o，同时使用表达式的结果来过滤列表;并因此使用o作为Map值：

[o for v in [v1, v2, v3, v4] if (o := map_to_obj(v))]

变量赋值只是一个单一的绑定：

[x   for v in l   for x in [v]]

这是一个更一般的答案，也更接近你提出的问题，所以你可以这样写：

[x   for v in v_list   for x in [map_to_obj(v)]   if x]

使用python内置的filter可以避免重新计算：

list(filter(lambda t: t is not None, map(map_to_obj, v_list)))

一个局部变量可以在一个理解中通过欺骗一个比特和使用一个额外的'for'来设置，这个额外的. for'通过一个包含局部变量所需值的1元素元组来“迭代”。

[o for v in v_list for o in (map_to_obj(v),) if o]

这里，o是局部变量，对于每个v被设置为等于map_to_obj(v)。
在我的测试中，这比Laying Dog的嵌套生成器表达式稍快一些（也比OP对map_to_obj(v)的两次调用快，令人惊讶的是，如果map_to_obj函数不是太慢的话，它可能比嵌套生成器表达式快）。

列表解析对于简单的情况来说是很好的，但是有时候简单的for循环是最简单的解决方案：

other_list = []
for v in v_list:
    obj = map_to_obj(v)
    if obj:
        other_list.append(obj)

现在，如果你真的想要一个列表组件，而不想构建一个临时列表，你可以使用filter和map的迭代器版本：

import itertools as it
result = list(it.ifilter(None, it.imap(map_to_obj, v_list)))

或者更简单地说：

import itertools as it
result = filter(None, it.imap(map_to_obj, v_list)))

迭代器版本不构建临时列表，它们使用惰性求值。

我已经找到了使用reduce的方法：

def map_and_append(lst, v):
    mapped = map_to_obj(v)
    if mapped is not None:
        lst.append(mapped)
    return lst

reduce(map_and_append, v_list, [])

这个的性能怎么样？

我发现的最好的方法是这样的，它是神秘的，但简洁：

[f(y) for x in some_list()
      for y in [some_item(x)]  # wastefully making a singleton list
      if some_condition(y)]