Python中的filter()函数有哪些用处？

Python中的filter()函数是一种用于过滤序列（可迭代对象）中元素的方法。其可以通过指定一个过滤函数作为参数，从原序列中选取满足该条件的元素，将它们组成一个新的序列并返回。下面我们来详细介绍一下filter()函数所具有的常见用法。

1、简单的单条件过滤

最常见的用法就是根据一个条件函数来对序列进行过滤，例如下面的代码，我们只需将原数字序列中所有大于0的元素筛选出来，生成一个新的序列并返回。

def is_positive(x):

    return x > 0

numbers = [-5, -4, 3, -2, 10]

positive_numbers = list(filter(is_positive, numbers))

print(positive_numbers) # [3, 10]

2、使用lambda函数进行过滤

我们也可以利用lambda函数来简化过滤条件的书写，将is_positive函数替换为lambda表达式，如下所示。

numbers = [-5, -4, 3, -2, 10]

positive_numbers = list(filter(lambda x: x > 0, numbers))

print(positive_numbers) # [3, 10]

3、多条件过滤

可以使用filter() 函数将多个条件合并重复筛选的过程。如下所示，我们可以利用lambda表达式来将选择多个条件集成到一个函数内。

numbers = [-5, -4, 3, -2, 10]

result = list(filter(lambda x: x > 0 and x % 2 == 0, numbers))

print(result) # [10]

可以看到，上述代码的作用是将数字序列中大于0且为2的倍数的元素筛选出来，最终只有数字10符合条件。

4、筛选字符串

与数字序列不同，字符串也是序列中的一种数据类型。我们可以用filter()函数来筛选字符串中的某些元素。例如下面的代码：

words = ['apple', 'orange', 'banana', 'blueberry']

result = list(filter(lambda x: len(x) > 5, words))

print(result) # ['orange', 'banana', 'blueberry']

可以看到，上述代码中的words是一个字符串序列，我们利用filter()函数和lambda表达式来将其中所有长度大于5的字符串筛选出来。

5、筛选列表

除了字符串和数字序列之外，Python中的列表同样可以作为序列类型使用filter()方法。如下所示，我们可以筛选列表中所有大于2且小于6的元素：

li = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

result = list(filter(lambda x: 2 < x[1] < 6, li))

print(result) # [[4, 5, 6]]

6、枚举过滤

对于某些需要同时利用原序列中的值和索引的过滤条件，我们可以利用Python中的枚举函数来实现。如下所示，我们对一个数字序列进行筛选，将其奇数索引和偶数值结合起来并生成一个新的序列。

li = [3, 7, 2, 4, 6]

result = list(filter(lambda x: x[0] % 2 == 1 and x[1] % 2 == 0, enumerate(li)))

print(result) # [(1, 7), (3, 4)]

可以看到，上述代码中的enumerate()函数用于在原列表中返回一个元素及其对应的索引值的元组列表，然后利用filter()函数从中选择满足条件的元素。

总结

综上所述，filter()函数可以实现对序列中元素的多种条件过滤，包括单条件、双条件、字符串、列表和枚举过滤等。这为我们实现许多高效且简单的算法和数据处理任务提供了很大的帮助。