Разберу подробнее, потому что у каждого подхода своя семантика.

Вариант 1 - list comprehension (все совпадения):

results = [u for u in users if u["name"] == "Bob"]

Просматривает весь список целиком. Возвращает новый список, пустой если ничего нет.

Вариант 2 - генераторное выражение плюс next (первое совпадение, ленивое):

result = next((u for u in users if u["name"] == "Bob"), None)

Останавливается как только нашел первый элемент. На больших списках заметно быстрее если нужна только одна запись.

Вариант 3 - filter:

result = list(filter(lambda u: u["name"] == "Bob", users))

Функционально то же самое что list comprehension, но медленнее из за lambda и читается хуже. В Python 3 filter возвращает итератор, не список - поэтому нужен list().

Для продакшен кода с большими объемами данных лучше смотреть в сторону pandas DataFrame или sqlalchemy - там поиск по полям через индексы, а не полный перебор.

Кстати если у вас этот список по сути таблица с уникальными id и поиск идет часто - перестройте структуру в словарь словарей:

users_by_name = {u["name"]: u for u in users}
result = users_by_name.get("Bob")

Поиск O(1) вместо O(n). Один раз построили - дальше ищем мгновенно сколько угодно раз.

можно еще так, через for else:

for u in users:
    if u["name"] == "Bob":
        result = u
        break
else:
    result = None

Не особо питонично но работает и логику понять проще чем next с генератором

Обратите внимание что обращение u["name"] кинет KeyError если в каком то словаре нет ключа name. Безопаснее:

result = next((u for u in users if u.get("name") == "Bob"), None)

get вернет None для отсутствующего ключа вместо исключения. Мелочь, но в реальных данных такие дыры встречаются.

Если данные приходят откуда то снаружи и структура нестабильна, то вместо голых словарей посмотрите на dataclasses или pydantic модели. Тогда поиск через list comprehension по атрибуту выглядит чище и IDE помогает с автодополнением:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class User:
    id: int
    name: str
    age: int

users = [User(1, "Alice", 30), User(2, "Bob", 25)]
result = next((u for u in users if u.name == "Bob"), None)

У меня такая же задача была, только список на 200к записей. next с генератором работал нормально пока не понадобились частые поиски в цикле - тогда все встало. Пересел на pandas, .query() или булеву маску, стало в 50 раз быстрее.