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之所以称它为高级语法,因为想要正确理解使用它并不容易,同时还要配合上lambda表达式。
filter的语法如下
filter(function, iterable)
function 是判断函数,filter会遍历iterable里的每一个数据,用function进行判断,如果符合条件,才会被留下。
iterable 是可迭代对象,如列表,元组,甚至集合都可以
下面是一个简单的使用示例
from collections import Iterable
lst = [1, 2, 5, 6, 7]
res = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst)
print(isinstance(res, Iterable), type(res))
for item in res:
print(item)
程序输出结果
True <class ‘filter’>
2
6
理解代码的关键有3点
filter 做了什么
filter函数会遍历列表lst, 用lambda表达式来判断所遍历到的数据是否符合要求
lambda 表达式做了什么
列表lst中的数据会逐个传给lambda表达式进行判断,lambda表达式返回这些数是否为2的倍数,尽管没有return语句,但lambda表达式默认返回 x % 2 == 0 的结果
filter函数的返回值是什么
filter函数的返回值是一个可迭代对象,这一点很关键,这也是为什么我说filter函数是高级语法的原因。
为什么不返回列表?,如果返回的是列表,那么在filter函数执行过程中,就必须对列表里的每一个数据进行对2取模运算,这样很浪费空间,因此filter在实现时采用了迭代器技术,将计算延迟到对filter函数返回结果进行遍历时才进行。
怎么验证上面的说法呢,对代码稍加修改
from collections import Iterable
def func(x):
print(“接收参数” + str(x))
return x%2 == 0
lst = [1, 2, 5, 6, 7]
res = filter(func, lst)
print(isinstance(res, Iterable), type(res))
for item in res:
print(item)
现在,我不使用lambda表达式对数据进行判断,而是使用自由度更高的函数,在函数func中,我输出接收到的参数,如果对lst数据中的过滤发生执行filter函数期间,那么,在输出res类型之前,就会执行函数func中的print语句,现在来看程序实际的执行结果
True <class ‘filter’>
接收参数1
接收参数2
2
接收参数5
接收参数6
6
接收参数7
程序输出结果表明,在执行filter函数时,并没有调用func函数对lst中的数据进行过滤,而是在对res进行遍历时才调用func函数进行过滤
from functools import partial
def even(x):
return x%2 == 0
even_filter = partial(filter, even)
lst = [1, 2, 5, 6, 7]
res = even_filter(lst)
for item in res:
print(item)
通过使用偏函数partial,我创建了一个专门用来过滤保留偶数的函数,其实最终还是调用执行了filter(even, lst),但使用even_filter时,我们可以不用去管函数even,在创建even_filter时,已经约定even作为filter的第一个参数来使用了。
def my_filter(func, iterobj):
pass
函数接受两个参数,第一个参数是函数,可以是lambda函数也可以是自定义函数,第二个参数是可迭代对象。函数内部对可迭代对象进行遍历,并使用func函数检查所遍历到的对象是否符合要求,符合要求则使用yield返回,示例代码如下
lst = [1, 2, 5, 6, 7]
def my_filter(func, iterobj):
for item in iterobj: # 遍历可迭代对象
if func(item): # 使用func函数判断对象是否符合条件要求
yield item # 使用yield返回
res = my_filter(lambda x: x % 2 == 0, lst)
for item in res:
print(item)
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