python：filter用法

描述

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

注意: Python2.7 返回列表，Python3.x 返回迭代器对象，具体内容可以查看：Python3 filter() 函数

语法

以下是 filter() 方法的语法:

filter(function, iterable)

参数

function -- 判断函数。
iterable -- 可迭代对象。

返回值

返回列表。

实例

以下展示了使用 filter 函数的实例：
1）、过滤出列表中的所有奇数：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-def is_odd(n):return n % 2 == 1newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(newlist)

输出结果：

[1, 3, 5, 7, 9]2）、过滤出1~100中平方根是整数的数：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-import math
def is_sqr(x):return math.sqrt(x) % 1 == 0newlist = filter(is_sqr, range(1, 101))
print(newlist)

输出结果：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

3）、于filter()方法, python3和python2有一点不同

Python2.x 中返回的是过滤后的列表, 而 Python3 中返回到是一个 filter 类。

filter 类实现了 __iter__ 和 __next__ 方法, 可以看成是一个迭代器, 有惰性运算的特性, 相对 Python2.x 提升了性能, 可以节约内存。

a = filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))
print(a)

输出

其余例子：

>>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
>>>
>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
[18, 9, 24, 12, 27]
>>>
>>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
>>>
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)
139

上面例子中的map的作用，非常简单清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理方面，其实Python的for..in..if语法已经很强大，并且在易读上胜过了lambda。

　　比如上面map的例子，可以写成：

　　　　print [x * 2 + 10 for x in foo]

　　非常的简洁，易懂。

　　filter的例子可以写成：

　　　　print [x for x in foo if x % 3 == 0]

　　同样也是比lambda的方式更容易理解。

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