Python 过滤器函数

Python 的内置函数提供了多个用于数据过滤的函数，可以帮助程序员更高效地处理不同类型的数据。本文将介绍几种常用的 Python 过滤器函数。

filter()

filter() 函数用于按照给定的条件对序列中的元素进行过滤。该函数的语法如下：

filter(function, iterable)

其中，function 是一个函数，iterable 是一个序列，包括列表、元组、字典等可迭代的数据类型。function 函数用于对 iterable 中的每个元素进行判断，如果 function 返回 True，则该元素将被留下；否则将被过滤掉。

示例代码如下：

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

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
new_list = list(filter(is_even, my_list))

print(new_list)
# Output: [2, 4, 6]

在上面的代码中，is_even() 函数用于判断一个数是否为偶数。使用 filter() 函数过滤列表中的元素，仅保留偶数，返回新的列表。最终输出结果为 [2, 4, 6]。

map()

map() 函数用于对序列中的每个元素应用某个函数，并返回一个列表，即将函数作用于每个元素所得到的结果组成的列表。该函数的语法如下：

map(function, iterable, ...)

其中，function 是函数，iterable 是一个或多个序列。function 函数用于对每个序列中的元素进行操作，返回结果的组成的新列表。

示例代码如下：

def square(num):
    return num * num

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = list(map(square, my_list))

print(new_list)
# Output: [1, 4, 9, 16, 25]

在上面的代码中，square() 函数对传入的参数进行求平方操作。使用 map() 函数对原列表中的元素进行求平方操作，返回新的列表。最终输出结果为 [1, 4, 9, 16, 25]。

reduce()

reduce() 函数用于对序列中的所有元素进行累积操作。该函数的语法如下：

reduce(function, iterable[, init_value])

其中，function 函数必须有两个参数。iterable 是一个序列，即需要进行累积操作的数据。init_value 是可选参数，表示初始值。

示例代码如下：

from functools import reduce
import operator

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = reduce(operator.mul, my_list)

print(result)
# Output: 120

在上面的代码中，reduce() 函数对列表中的所有元素进行累积操作，使用 operator.mul 函数将序列中的元素依次相乘，并返回最终结果。最终输出结果为 120。

总结

本文介绍了 Python 中常用的过滤器函数：filter()、map() 和 reduce()。这些函数可以帮助开发者更高效地操作序列中的元素，提高开发效率。如需了解更多 Python 内置函数，请参考 Python 官方文档。