Python filter()接收或舍弃数据

Python filter()函数接收或舍弃数据，filter()函数的作用是把一个判定函数（也称“谓词函数”）应用于集合中的每个值。如果谓词为真，接收该值，否则将其舍弃。itertools模块中的filterfalse()函数是filter()函数的一个变体，第8章会介绍itertools模块中filterfalse()函数的用法。

下面利用filter()函数过滤旅行数据，生成一个路径段长度大于50海里的子集：

long = list(
    filter(lambda leg: dist(leg) >= 50, trip))
)

对于长路径段，谓词函数返回True，这段路径通过测试，短路径则不能通过测试。最终有14个路径段通过了长度测试。

这种处理方法很好地区分了过滤规则(lambda leg: dist(leg) >= 50)和其他处理过程，例如创建trip对象和分析长距离路径段等。

另一个例子如下所示：

>>> filter(lambda x: x % 3 == 0 or x % 5 == 0, range(10))
<filter object at 0x101d5de50>
>>> sum(_)
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这里创建了一个简单的匿名函数，测试输入值是否为3或者5的倍数，然后把它应用于一个可迭代对象range(10)，返回一个由通过测试的数值组成的可迭代序列。

谓词函数为真的数包括[0, 3, 5, 6, 9]，所以这些数据通过了测试，而谓词为假的数据都被舍弃了。

这个处理过程也可以用生成器表达式来完成，如下所示：

>>> list(x for x in range(10) if x % 3 == 0 or x % 5 == 0)
[0, 3, 5, 6, 9]

此处理过程的严格数学表述如下所示：

公式表明由 x 组成的集合满足在范围range(10)中，并且x % 3 == 0或者x % 5 == 0，可以看到filter()函数和公式形式的数学表述之间存在很好的对应关系。

filter()函数中的谓词函数经常需要使用已定义的函数，而不是匿名函数。复用之前定义过的函数作为谓词函数的示例如下：

>>> from ch01_ex1 import isprimeg
>>> list(filter(isprimeg, range(100)))
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67,
71, 73, 79, 83, 89, 97]

这里从另一个模块中导入了一个名为isprimeg()的函数，然后将其应用于一个数值集合，保留质数，舍弃非质数。

用这种方法生成质数表的效率很低，它表面上的简洁类似于律师们常说的“保护儿童免受危险物品侵害原则”，看上去很好，实际上扩展性很差。isprimeg()函数在计算每个值时都要重设测试条件，必须通过某种方法保存之前质数测试的计算结果。更好的方法是使用埃拉托斯特尼筛法（Sieve of Eratosthenes），该算法保留了之前得出的质数，因而可以避免大量低效的重复计算。