Использование функции фильтра Python

Введение

Встроенная функция filter()​​​ Python может использоваться для создания нового итератора из существующего итерируемого объекта (например списка или словаря), который эффективно отфильтрует элементы с помощью предоставленной нами функции. Итерируемый объект — это объект Python, по которому можно выполнить итерацию, то есть он вернет элементы в такой последовательности, которую мы можем использовать в цикле for​​​.

Базовый синтаксис для функции filter():

filter(function, iterable)

Это вернет итерируемый объект фильтра. Мы можем использовать функцию, например list(), для составления списка всех элементов, возвращенных в объекте фильтра.

Функция filter() обеспечивает способ фильтрации значений, который зачастую может быть более эффективным, чем генератор списка, особенно когда мы начинаем работу с большими наборами данных. Например, генератор списка составит новый список, что увеличит время этой обработки. Это означает, что после того, как генератор списка закончит выражение, у нас в памяти будет два списка. Однако filter() сделает простой объект, содержащий ссылку на оригинальный список, предоставляемую функцию и индекс пути в оригинальном списке, что занимает меньший объем памяти.

В этом обучающем модуле мы рассмотрим четыре разных способа использования filter(): с двумя различными итерируемыми структурами, с функцией lambda и без определенной функции.

Использование filter() с функцией

Первый аргумент в filter() — это функция, которую мы используем для решения о включении или фильтрации каждого элемента. Функция вызывается один раз для каждого элемента в итерируемом объекте, переданном как второй аргумент и каждый раз при возвращении False​​​ значение сбрасывается. Поскольку этот аргумент является функцией, мы можем либо передать обычную функцию, либо использовать функции lambda, особенно когда выражение является менее сложным.

Ниже приводится синтаксис lambda с filter():

filter(lambda item: item[] expression, iterable)

С помощью списка ниже можно включить функцию lambda с выражением, по которому мы хотим оценить каждый элемент из списка:

creature_names = ['Sammy', 'Ashley', 'Jo', 'Olly', 'Jackie', 'Charlie']

Чтобы отфильтровать этот список для поиска названий наших аквариумных созданий, начинающихся с гласной, мы можем запустить следующую функцию lambda:

print(list(filter(lambda x: x[0].lower() in 'aeiou', creature_names)))

Здесь мы заявляем в нашем списке элемент в качестве x. Затем мы настроим наше выражение для доступа к первому символу каждой строки (или символу «нуль»), то есть x[0]​​​. Установка нижнего регистра в каждом из названий обеспечит соответствие букв строке в нашем выражении, 'aeiou'​​​.

Наконец, мы передадим итерируемому объекту creature_names​​. Как и в предыдущем разделе, мы применяем list() к результату, чтобы создать список из возвратов итератора filter()​​​.

Вывод будет выглядеть следующим образом:

Output
['Ashley', 'Olly']

Этот же результат можно получить с помощью определяемой нами функции:

creature_names = ['Sammy', 'Ashley', 'Jo', 'Olly', 'Jackie', 'Charlie']

def names_vowels(x):
  return x[0].lower() in 'aeiou'

filtered_names = filter(names_vowels, creature_names)

print(list(filtered_names))

Наша функция names_vowels определяет выражение, которое мы будем применять для фильтра creature_names​​.

Снова, вывод будет выглядеть следующим образом:

Output
['Ashley', 'Olly']

В целом, функции lambda достигают того же результата с filter()​​​, что и при использовании обычной функции. Необходимость определения обычной функции растет по мере увеличения сложности выражений для фильтрации наших данных, что, скорее всего, будет способствовать улучшению читабельности нашего кода.

Использование None с filter()

Мы можем передать None в качестве первого аргумента filter(), чтобы исключить из возвращенного фильтра итератора любые значения, которые Python считает «ложными». Обычно Python считает все значения длиной 0​​​ (например пустой список или пустую строку) или числовой эквивалент 0​​​ ложными, отсюда использование термина «ложный».

В следующем случае мы хотим фильтровать наш список так, чтобы отображались только номера номера емкостей в нашем аквариуме:

aquarium_tanks = [11, False, 18, 21, "", 12, 34, 0, [], {}]

В этом коде у нас есть список, содержащий целые числа, пустые последовательности и логическое значение.

filtered_tanks = filter(None, aquarium_tanks)

Мы используем функцию filter() с None и передадим список aquarium_tanks​​​ в качестве нашего итерируемого объекта. Поскольку мы передали None в качестве первого аргумента, проверим, считаются ли элементы в нашем списке ложными.

print(list(filtered_tanks))

Затем обернем filtered_tanks​​​​​ в функцию list() для возврата списка для filtered_tanks​​​ при печати.

Здесь мы видим, что вывод отображает только целые значения. Все элементы, оцененные как False, равные 0 по длине, были удалены filter()​​​:

Output
[11, 25, 18, 21, 12, 34]

C None мы использовали filter() для быстрого удаления элементов из нашего списка, которые считались ложными.

Использование filter() со списком словарей

Когда у нас имеется более сложная структура данных, мы все еще можем использовать filter() для оценки каждого из элементов. Например, если у нас есть список словарей, мы не только хотим выполнить итерацию по каждому элементу в списке — одному из словарей, — но мы также хотим выполнить итерацию по каждой паре key:value в словаре, чтобы оценить все данные.

Например, допустим, у нас есть список всех созданий в аквариуме с различными данными о каждом из них:

aquarium_creatures = [
  {"name": "sammy", "species": "shark", "tank number": "11", "type": "fish"},
  {"name": "ashley", "species": "crab", "tank number": "25", "type": "shellfish"},
  {"name": "jo", "species": "guppy", "tank number": "18", "type": "fish"},
  {"name": "jackie", "species": "lobster", "tank number": "21", "type": "shellfish"},
  {"name": "charlie", "species": "clownfish", "tank number": "12", "type": "fish"},
  {"name": "olly", "species": "green turtle", "tank number": "34", "type": "turtle"}
]

Мы хотим фильтровать эти данные по строке поиска, которую мы предоставили функции. Для доступа filter() к каждому словарю и каждому элементу в словарях, мы создадим вложенную функцию, например:

def filter_set(aquarium_creatures, search_string):
	def iterator_func(x):
		for v in x.values():
			if search_string in v:
				return True
		return False
	return filter(iterator_func, aquarium_creatures)

Мы определяем функцию filter_set(), которая принимает aquarium_creatures и search_string в качестве параметров. В filter_set() мы передадим iterator_func() в качестве функции filter(). Функция filter_set() вернет итератор, полученный от filter().

iterator_func() принимает x в качестве аргумента, представляющего элемент в нашем списке (т.е. единый словарь).

Затем цикл for​​​ получит доступ к каждой паре key:value в наших словарях, а затем будет использовать условное выражение для проверки того, есть ли search_string в v, представляя значение.

Как и в предыдущих примерах, если выражение оценивает значение как True, функция добавляет элемент в объект фильтра. Оно вернется после выполнения функции filter_set(). Мы расположим return False​​​ за пределами нашего цикла для проверки каждого элемента в каждом словаре вместо получения результатов после проверки одного первого словаря.

Мы вызовем filter_set() с нашим списком словарей и строкой поиска, для которых мы хотим найти совпадения:

filtered_records = filter_set(aquarium_creatures, "2")    

После выполнения функции мы сохраним объект фильтра в переменной filtered_records​​​, которую мы превращаем в список и печатаем:

print(list(filtered_records))      

Мы увидим следующий вывод из этой программы:

Output
[{'name': 'ashley', 'species': 'crab', 'tank number': '25', 'type': 'shellfish'}, {'name': 'jackie', 'species': 'lobster', 'tank number': '21', 'type': 'shellfish'}, {'name': 'charlie', 'species': 'clownfish', 'tank number': '12', 'type': 'fish'}]

Мы отфильтровали список словарей по строке поиска 2. Мы видим, что вернулись три словаря, включающие номер емкости с 2. Использование нашей собственной вложенной функции позволило нам получить доступ к каждому элементу выполнить эффективную проверку относительно каждой строки поиска.

Заключение

В этом обучающем модуле мы узнали о различных способах использования функции filter()​​​ в Python. Теперь вы можете использовать filter() со своей собственной функцией, функцией lambda​​​ или с None для фильтрации элементов структур данных различной сложности.

Хотя в этом обучающем модуле мы сразу же печатали результаты из filter()​​​ в формате списка, в наших программах мы, скорее всего, будем использовать возвращенный объект filter()​​​ и выполнять дальнейшие манипуляции с данными.

Для получения дополнительной информации о Python​​ ознакомьтесь с нашей серией Программирование на Python 3 и посетите нашу тематическую страницу, посвященную Python.