简单探索Python中的filter函数

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任何事情都是由量变到质变的过程，学习 Python 也不例外。只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。

filter 函数是 Python 中常用的内置函数，调用无需加载库，直接使用即可。它主要用来根据特定条件过滤迭代器中不符合条件的元素，返回一个惰性计算的 filter 对象或迭代器。需要用 list 函数进行转换，才能得到符合的条件元素组成的新列表。

其基本调用语法如下：

filter(function or None, iterable)

function：函数，作用是对 iterable 中的每个元素判断是否符合特定条件。

None：不调用任何函数，只对可迭代对象中的元素本身判断真假，保留为真的元素。

iterables：可迭代对象 (序列、字典等)。

我们先来看下 filter 函数不加 list 的结果，代码如下：

c = [-10, 28, 9, -5, 30, 5]
filter(lambda a:a>0, c)

得到结果：

c = [-10, 28, 9, -5, 30, 5]
list(filter(lambda a:a>0, c))

得到结果：

[28, 9, 30, 5]

从结果知，filter 函数的作用是挑选出了序列 c 中大于 0 的元素组成了新的对象或迭代器。通过 list 函数进行转换，进而得到符合条件的元素组成的新列表。如果有朋友对代码中的 lambda 函数不熟悉，可以参考【Python 常用函数】一文让你彻底掌握 Python 中的 lambda 函数。

在 filter 函数定义中提到，filter 函数中参数 None 表示不调用任何函数，只对可迭代对象中的元素本身判断真假，保留为真的元素。

测试代码如下：

# 找出序列中的非 0 数
c2 = [4, 9, 0, -5, -8, 7, 0]
list(filter(None, c2))

得到结果：

[4, 9, -5, -8, 7]

由于 0 在 Python 中默认为 False，非 0 默认为 True，所以在筛选过程中对 0 进行了过滤。

在 filter 函数定义中提到，它对可迭代对象进行处理，所以包括了列表和字典等对象。前两个例题都是对列表进行处理，本例看下对字典的处理。代码如下：

# 找出字典中大于 2 的键
list(filter(lambda x:x>2, {1:'杨紫', 2:'刘诗雯', 3:'张继科', 4:'王明', 5:'刘明'}))

得到结果：

[3, 4, 5]

从结果知，filter 函数对字典进行处理的时候，筛选的对象是字典的键，而不是字典的值。

最后我们来看一个小学常常碰到的题，求 100 以内既是 3 的倍数又是奇数的正整数。代码如下：

# 求 100 以内既是奇数又是 3 的倍数的正整数
import numpy as np
list(filter(lambda x:x%2!=0 and x%3==0, np.arange(1, 101)))

得到结果：

[3, 9, 15, 21, 27, 33, 39, 45, 51, 57, 63, 69, 75, 81, 87, 93, 99]

其中 np.arange(1, 101)) 表示 1 到 100 公差为 1 的等差数列。

x%2!= 0 表示该数不能整除 2，即为奇数。

x%3== 0 表示该数能整除 3，即为 3 的倍数。

可以人工复核一下，发现 Python 得到的结果是正确的。

到此这篇关于 Python 简明讲解 filter 函数的用法的文章就介绍到这了。

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