Python中高级函数的应用：filter过滤器

在Python中，高级函数是一种有着很高价值的编程方式，因为它能够帮助程序员更快地编写Python代码，这种代码更加简洁和易于维护。其中之一就是过滤器filter。

filter() 是 Python 内置函数之一，它的作用是：从序列中过滤出符合条件的元素，并以一个 iterable 对象返回。filter() 可以接受一个函数和一个序列作为参数，其中，函数用于筛选序列中的元素，返回 True 表示保留该元素，否则就将该元素从序列中剔除。因此，使用 filter() 可以快速地过滤出目标元素。

当我们需要从一个序列（如列表或元组）中过滤出符合条件的元素时，就可以使用 filter() 函数。下面是其基本用法：

filter(func, iterable)

其中，参数 func 是过滤函数，用于筛选 iterable 中的元素；参数 iterable 则是所要过滤的序列。

另外，过滤函数 func 的要求是：该函数接受一个参数，并返回 True 或 False。当 func 返回 True 时，元素会被保留在序列中，而当 func 返回 False 时，元素将从序列中移除。

下面我来用一个简单的例子来展示 filter() 的用法。

假设我们要从一个列表中，筛选出所有的偶数。直接使用循环语句可以完成这个任务，但是效率并不高。现在我们来试试 filter()。

# 过滤列表中的偶数
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, l)
print(list(result))

输出结果：

[2, 4, 6, 8, 10]

上面的代码中，我们首先定义了一个列表 l，它包含了 10 个整数。然后，我们通过 filter() 函数，筛选出了列表 l 中所有的偶数，并将它们存储到一个新的可迭代对象 result 中。最后我们通过 list() 函数将 result 转换成列表来输出结果。

在上面的代码中，我们使用了 lambda 表达式定义了过滤函数，它的作用是接受一个参数 x，判断是否为偶数，并返回 True 或 False。这个过滤函数与普通函数的使用方法类似，只是写法更加简洁。

除了使用 lambda 表达式外，我们也可以使用普通函数来定义过滤函数。例如，我们可以将上面的 lambda 表达式改写为以下的函数形式：

def is_even(x):
    return x % 2 == 0

result = filter(is_even, l)
print(list(result))

输出结果：

[2, 4, 6, 8, 10]

从上面的代码可以看出，我们在 filter() 函数中使用了普通函数 is_even() 来定义过滤函数。这个过滤函数与 lambda 表达式的作用是一样的，只是写法略有不同。

虽然 filter() 函数非常方便和实用，但是我们仍然要注意它的一些细节。例如，当我们对一个空列表进行筛选时，它会返回空列表，而不是 None。另外，当过滤函数返回一个空值时（如空字符串或者空列表），它同样会从序列中剔除这个元素。

总结：

filter() 是 Python中一个非常有用的高级函数，可以帮助我们快速过滤出需求的元素。通过定义过滤函数，我们可以很方便地对序列进行筛选，并得到符合条件的元素。除了使用 lambda 表达式外，我们也可以使用普通函数来定义过滤函数。使用 filter() 函数时，需要注意细节，避免出现意想不到的结果。