Python filter函数完全指南

1、简介

描述

filter翻译过来为过滤、筛选，通过名称我们可以确定filter()函数主要的功能是过滤。

filter()属于Python中的内置函数，用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素。传入一个可迭代对象并返回一个新的迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用list()来转换。该函数提供了一种有用的、可重复的方式来过滤Python中的序列。

语法：

以下是filter()方法的语法

filter(
   function,    # The function to filter items with
   iterable     # The iterable to filter
)

参数：

• function：判断函数
• iterable：可迭代对象

返回值：

返回一个迭代器对象Iterator。

通过语法可以发现filter()接收一个函数和序列，把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

如果传入的函数是None，则不调用任何函数，只对迭代对象中的元素本身判断真假，保留为真的元素。

filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list.

2、不使用filter的情况下如何过滤列表

假设我们有以下列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]并且我们希望过滤列表获取所有大于5的元素。我们可以通过for循环的方式实现该操作

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>>> values = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> filtered = []
>>> for value in values:
...     if value > 5:
...         filtered.append(value)
...
>>> print(filtered)
[6, 7, 8, 9]

在上述代码中我们主要做了如下几个操作。

• 创建了一个空列表filtered，该列表用于保存结果。
• 遍历values中的每一个值。
• 在循环中判断值是否大于5，如果大于5则添加到filtered中。

通过该方法可以实现我们的需求，但并不是最好的实现方式，主要有如下原因：

• 我们需要先创建一个空的列表用于保存过滤后的值。
• 该方法仅适合完成一次性任务，如果我们需要使用相同的规则过滤另外一个列表，则需要重写。

我们可以发现使用for循环的方式过滤列表是有一些缺点的，filter()函数可以简化该任务。

3、使用filter函数在Python中过滤列表

使用Python filter()函数过滤列表会使过程更简单和更Pythonic。

filter()函数将函数和序列作为参数，所以我们需要先定义一个函数，根据我们想要过滤的条件返回一个布尔值，然后我们可以将这个函数传递给filter()函数。

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>>> values = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> def greater_than_five(x):
...     return x > 5
...
>>> filtered = filter(greater_than_five, values)
>>> filtered_values = list(filtered)
>>> print(filtered_values)
[6, 7, 8, 9]

在上述代码中，我们主要做了如下的操作：

• 我们定义了一个函数，greater_than_five()它以单个值作为输入。该函数将参数与5比较后返回布尔值。
• 然后我们通过传入函数的可调用对象（不带括号）和列表本身来创建一个新的过滤器对象。
• 然后，我们从这个过滤器对象中创建了一个列表，以返回结果。

我们可以看到这种方法更具有目的性——它直接传达你在做什么。该filter()函数的目的是过滤数据。当我们使用for循环时，这种方法并不清晰。

如果filter函数中传入的function为None，则只对迭代对象中的元素本身判断真假，示例如下：

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>>> values = [0,1,2,3,4]
>>> filtered = list(filter(None,values))
>>> filtered
[1, 2, 3, 4]

通过改示例我们可以发现0被过滤掉了，因为0的真假值为False。

4、匿名Lambda函数与Python filter()结合使用

在很多情况下我们可能仅仅过滤一个列表，不用过滤其他内容。通过使用lambda函数消除了很多关于函数用途的歧义。

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>>> values = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> filtered = filter(lambda x:x>5, values)
>>> filtered_values = list(filtered)
>>> print(filtered_values)
[6, 7, 8, 9]

我们可以发现这段代码简短了一些，因为lambda函数是在filter()函数本身内定义的，所以代码的意图更加清晰。

5、用列表推导取代filter

如果你学习过列表推导一定会觉得上述使用filter的示例代码还是有些复杂不够pythonic。

Python里面有一种很精简的写法，可以根据某个序列或可迭代对象派生出一份新的列表。用这种写法写成的表达式，叫做列表推导（list comprehension）。

上述代码我们可以修改为列表推导，代码如下：

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>>> values = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> filtered = [ value for value in values if value > 5 ]
>>> filtered
[6, 7, 8, 9]

可以发现使用列表推导更加的简单明了，也更符合Pythonic精神。

字典与集合也有相应的推导机制，分别叫做字典推导（dictionary comprehension）与集合推导（set comprehension）。

在《Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法》一书中，第27条就建议我们用列表推导取代map与filter。主要原因有以下几点：

• 列表推导要比内置的map与filter函数清晰，因为它不用另外定义lambda表达式。
• 列表推导可以很容易地跳过原列表中的某些数据，假如改用map实现，那么必须搭配filter才能实现。
• 字典与集合也可以通过推导来创建。

在《流畅的Python》一书中也表明“在Python 3中，map和filter还是内置函数，但是由于引入了列表推导和生成器表达式，它们变得没那么重要了“（第五章–5.2高阶函数–map、filter和reduce的现代替代品）。

6、Python filter函数、列表推导示例

本节主要介绍filter如何过滤字典、元组、字符串，以及如何将相应的代码使用列表推导实现。

使用filter函数过滤偶数

该示例中将展示如何返回列表中所有偶数。我们可以使用%进行模运算。该运算符返回除法的余数，如果余数为0则为偶数。

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>>> values = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> filtered = list(filter(lambda x:x%2 == 0, values))
>>> filtered
[2, 4, 6, 8]

使用列表推导过滤偶数

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>>> values = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> filtered = [value for value in values if value % 2 == 0 ]
>>> filtered
[2, 4, 6, 8]

Filter过滤 Python 列表中超过 n 个字符的单词

该示例主要介绍过滤字符串列表中指定长度的字符串。

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>>> strings = ['hello', 'world', 'yes', 'no', 'maybe']
>>> filtered = list(filter(lambda x: len(x) > 4, strings))
>>> filtered
['hello', 'world', 'maybe']

列表推导过滤 Python 列表中超过 n 个字符的单词

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>>> strings = ['hello', 'world', 'yes', 'no', 'maybe']
>>> filterd = [x for x in strings if len(x) > 4 ]
>>> filterd
['hello', 'world', 'maybe']

参考文章列表

• Python官方文档
• 菜鸟教程
• datagy
• 廖雪峰的官方网站
• 《Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法（原书第二版》
• 《流畅的Python》