python过滤器函数filter基础知识和操作注意事项。

在编程过程中，我们经常需要对数据进行筛选过滤。Python内置了一个过滤器函数 filter ，可以很简单的对可迭代对象进行过滤筛选。

filter() 函数语法为 filter(过滤条件函数, 可迭代对象) 。过滤条件函数接收一个参数，在内部指定要过滤的条件，返回布尔值 True 或 False ，以此判断元素是否符合条件；可迭代对象就是要进行过滤的原始数据。

filter() 函数会逐个遍历可迭代对象中的元素，将每个元素当作参数传入过滤条件函数里。若返回 True ，该元素就会被保留在返回的迭代器中；若返回 False ，元素则被舍弃。

比如我们有个数字列表 a ，想要找出所有大于3的数。可以定义一个过滤函数：

def f(x):

return x > 3

然后用 filter(f, a) 就可以了。但这时的返回值是个迭代器，可以用 list 转成列表。再打印出来看下结果。

a = [1, 2, 3, 4, 5]

result = list(filter(f, a))

print(result)

对于这种比较简单的判断，一般可以跟匿名函数 lambda 结合使用。

这里就可以写成

a = [1, 2, 3, 4, 5]

result = list(filter(lambda x: x > 3, a))

print(result)

通过这个例子我们也可以看出 filter 的特点，首先是高效， filter 返回值是一个迭代器，不会一次性加载所有数据到内存，处理大规模数据时，性能卓越，内存占用少。

其次它体现了函数式编程的思想，把数据和处理逻辑分离开，便于代码维护和扩展。

第三， filter() 函数不修改原始可迭代对象，而是返回含过滤后元素的新迭代器。

在使用 filter 时，有几个要注意的点，

首先，过滤条件函数必须能传入一个可调用对象作为参数，比如把 f 函数的参数去掉，再运行一下就会报错。

但是有个例外情况，就是可以传入 None ，这样 filter 函数会自动按照元素自身的布尔值来进行过滤，比如空字符串，空列表，空元组，数字 0 ， None 值 等都会视为 False ，其他值则视为 True 。

x = [1, 0, "", "abc"]

result = list(filter(None, x))

print(result)

比如我们把 x 列表的几个元素改成 0 ，或者空字符串，在 filter 里把 f 改成 None ，再运行一下，可以看到 0 和空字符串被过滤掉了。

另外，由于返回的是个迭代器，只能遍历一次。如果需要多次使用，则应该先转成列表等其他数据结构。

a = [1, 2, 3, 4, 5]

z = filter(lambda x: x > 3, a)

print(list(z))

print(list(z))

a = [1, 2, 3, 4, 5]

z = list(filter(lambda x: x > 3, a))

print(z)

print(z)

比如我们把这里的 filter 提出来赋值给 z ，然后两次打印 list(z) ，可以看到，第二次打印出来的是个空列表。 如果在赋值给 z 前先转成列表，这样两次打印 z 时，都是有内容的。

第三，在使用 filter 对某个可迭代对象进行筛选时，不要在迭代器的遍历过程中对这个可迭代对象进行修改，否则可能会导致迭代过程出现混乱，甚至引发 RuntimeError 异常。

比如，我们用 for i in z: 对筛选返回的迭代器进行遍历，并在循环里进行列表删除操作。从打印结果可以看到，有部分元素被跳过了，导致结果混乱，无法得到预期的效果。

a = [1, 2, 3, 4, 5]

z = filter(lambda x: x > 3, a)

for i in z:

a.remove(i)

print(a)

再对比一下先转成 list 之后再遍历，这时的结果才是正常的。

a = [1, 2, 3, 4, 5]

z = list(filter(lambda x: x > 3, a))

for i in z:

a.remove(i)

print(a)

关于 filter 函数的知识就讲到这里啦，有什么需要补充的欢迎在评论区留言。