Что такое filter в python
Введение в Python
Поиск
Новое на сайте
Функциональное программирование в Python: lambda, zip, filter, map reduce
Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.
Lambda выражение в Python:
lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.
Синтаксис lambda выражения в Python
В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)
Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями
Функция map() в Python:
Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:
Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:
А теперь то же самое, только используя lambda выражение:
Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:
Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:
Функция filter() в Python:
Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:
Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.
Функция reduce() в Python:
Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.
Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:
Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:
Функция zip() в Python:
Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.
Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.
Введение в Python
Поиск
Новое на сайте
Функциональное программирование в Python: lambda, zip, filter, map reduce
Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.
Lambda выражение в Python:
lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.
Синтаксис lambda выражения в Python
В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)
Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями
Функция map() в Python:
Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:
Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:
А теперь то же самое, только используя lambda выражение:
Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:
Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:
Функция filter() в Python:
Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:
Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.
Функция reduce() в Python:
Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.
Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:
Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:
Функция zip() в Python:
Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.
Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.
Встроенные функции map, filter и reduce в Python
Python предоставляет множество встроенных (built-in) функций, которые предопределены и могут использоваться конечным пользователем, просто вызывая их. Эти функции не только облегчают работу программистов, но и создают стандартную среду программирования. В этой статье вы узнаете о трех таких впечатляющих функциях, как map(), filter() и reduce() в Python.
Что такое функции map(), filter() и reduce() в Python?
Как упоминалось ранее, map(), filter() и reduce() являются встроенными функциями Python. Эти функции обеспечивают функциональный программный аспект Python. В функциональном программировании передаваемые аргументы являются единственными факторами, которые определяют результат. Эти функции могут принимать любую другую функцию в качестве параметра и могут быть переданы другим функциям в качестве параметров.
Функция map():
Функция map() является типом высшего порядка. Как упоминалось ранее, эта функция принимает другую функцию в качестве параметра вместе с итерируемой последовательностью и возвращает выходные данные после применения функции на каждый итерируемый элемент из последовательности. Синтаксис выглядит следующим образом:
Здесь функция определяет выражение, которое в свою очередь применяется к итерируемым элементам. Функция map может принимать функции, которые определил сам пользователь, а также лямбда-функции в качестве параметра.
Совместное использование с функциями, определяемыми пользователем и Lambda-функциями:
Пользовательские функции совместно с map():
Функция map() может принимать пользовательские функции в качестве параметров. Параметры этих функций устанавливаются исключительно пользователем или программистом.
Вы также можете передать несколько списков в качестве параметров.
Теперь давайте посмотрим, как вы можете использовать lambda-функции внутри map().
Lambda-функции совместно с map():
Lambda-функции — это функции, которые являются анонимными и им не нужно указывать какое-то собственное имя, как это происходит с пользовательскими функциями. Эти функции часто передаются в качестве параметров другим функциям.
Теперь давайте попробуем применить lambda-функции совместно с функцией map(). Рассмотрим следующий пример:
Приведенный выше вывод является результатом применения lambda-выражения (x + 3) к каждому элементу, присутствующему в кортеже.
Функция filter():
Функция filter() используется для создания списка, состоящего из значений, для которых функция возвращает true. Синтаксис этого следующий:
Так же, как и map(), эта функция может использовать в качестве параметра пользовательские функции, а также lambda-функции.
Как видите, y — это объект типа функции filter, а выходной список — это список значений, которые являются истинными для условия (x>=3).
Использование lambda-функций совместно с filter():
Lambda-функция, которая используется в качестве параметра, фактически определяет условие, которое необходимо проверить.
Приведенный выше код выдает тот же результат, что и предыдущая функция.
Функция reduce():
Функция reduce(), как можно понять из названия, применяет переданную функцию к итерируемому объекту и возвращает одно значение.
Здесь функция определяет, какое выражение необходимо применить к итерируемому объекту. Эту функцию необходимо импортировать из модуля functools.
В приведенном выше примере функция reduce последовательно суммирует каждый элемент из списка и возвращает одно выходное значение.
Функции map(), filter() и reduce() в Python могут использоваться вместе друг с другом.
Совместное использование функций map(), filter() и reduce() functions:
Когда вы совместно друг с другом используете функции, то сначала исполняются внутренние функции, а затем внешние функции обрабатывают результат выполнения внутренних функций.
Если вы отфильтруете целые числа, большие или равные 3, из данного кортежа, вы получите [3,4] в результате. Затем, если вы примените функцию map к результату вывода предыдущей функции с использованием условия (x + x), то вы получите [6,8] список, который является выходным.
Использование map() внутри filter():
Когда вы используете функцию map() внутри функции filter(), итерации сначала обрабатываются функцией map, а затем к ним применяется условие filter().
Использование map() и filter() внутри reduce():
Вывод внутренних функций обрабатывается в соответствии с условием, заданным для функции reduce().
Результатом и выходными данными внутренних функций map() и reduce() является [6,8].
Итак, можно подводить итоги статьи по функциям map(), filter() и reduce() в Python. Я надеюсь, что вы все ясно поняли. Постарайтесь как можно больше практиковаться и применять полученные знания на практике.
Остались какие-то вопросы по теме? Пожалуйста, напишите их в разделе комментариев этой статьи, и мы дадим вам ответ как можно скорее.
Использование функции фильтра Python
Published on August 6, 2020
Введение
Базовый синтаксис для функции filter() :
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
Ниже приводится синтаксис lambda с filter() :
С помощью списка ниже можно включить функцию lambda с выражением, по которому мы хотим оценить каждый элемент из списка:
Чтобы отфильтровать этот список для поиска названий наших аквариумных созданий, начинающихся с гласной, мы можем запустить следующую функцию lambda :
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:
Этот же результат можно получить с помощью определяемой нами функции:
Наша функция names_vowels определяет выражение, которое мы будем применять для фильтра creature_names .
Снова, вывод будет выглядеть следующим образом:
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()
В следующем случае мы хотим фильтровать наш список так, чтобы отображались только номера номера емкостей в нашем аквариуме:
В этом коде у нас есть список, содержащий целые числа, пустые последовательности и логическое значение.
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.
Затем обернем filtered_tanks в функцию list() для возврата списка для filtered_tanks при печати.
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:
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:
iterator_func() принимает x в качестве аргумента, представляющего элемент в нашем списке (т.е. единый словарь).
Мы вызовем filter_set() с нашим списком словарей и строкой поиска, для которых мы хотим найти совпадения:
После выполнения функции мы сохраним объект фильтра в переменной filtered_records , которую мы превращаем в список и печатаем:
Мы увидим следующий вывод из этой программы:
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.
Как работает функция filter() в Python 3
Встроенная в Python функция filter() позволяет создавать из существующего итерируемого объекта (например, из списка или словаря) новый итерируемый объект, элементы которого будут отфильтрованы согласно функции, которую мы предоставим. Итерируемый объект – это объект Python, элементы которого можно перебирать, то есть он будет возвращать элементы в последовательности (следовательно, его можно использовать в цикле for).
Читайте также:
Базовый синтаксис функции filter() таков:
Это вернет итерируемый объект фильтра. Чтобы составить список всех элементов, возвращаемых в объекте фильтра, можно использовать функцию list().
Часто способ фильтрации значений, который предоставляет функция filter(), оказывается более эффективным, чем генераторы списков, особенно при работе с большими наборами данных. Например, генератор списка создает новый список, что, в свою очередь, увеличит время выполнения обработки. Также из этого следует, что после того, как генератор завершит работу, у нас в памяти будет два списка. А функция filter() создаст простой объект со ссылкой на исходный список, предоставленной функцией и указателем по исходному списку, что займет меньше памяти.
В этом руководстве мы рассмотрим четыре различных способа использования функции filter(): с двумя разными итерационными структурами, с лямбда-функцией и без определенной функции.
Как работает filter() с функцией
Первый аргумент filter() – это функция, которая позволит нам включить или отфильтровать те или иные элементы. Функция вызывается один раз для каждого элемента в итерируемом объекте, который передается в качестве второго аргумента. Каждый раз, когда функция возвращает False, значение сбрасывается. В качестве первого аргумента можно либо передать обычную функцию, либо использовать лямбда-функцию (особенно если выражение менее сложное).
Ниже приведен синтаксис лямбды с filter():
filter(lambda item: item[] expression, iterable)
Допустим, у нас есть приведенный ниже список – это список имен рыбок, которые живут в нашем аквариуме. Тогда мы можем включить лямбда-функцию с выражением, по которому мы хотим оценивать каждый элемент из этого списка:
creature_names = [‘Sammy’, ‘Ashley’, ‘Jo’, ‘Olly’, ‘Jackie’, ‘Charlie’]
Чтобы отфильтровать этот список и отобрать только имена, которые начинаются с гласной, мы можем запустить следующую лямбда-функцию:
print(list(filter(lambda x: x[0].lower() in ‘aeiou’, creature_names)))
Здесь мы объявили элемент в списке как x. Далее мы открываем выражению доступ к первому символу каждой строки (или к нулевому символу), поэтому мы получаем x [0]. Устанавливая нижний регистр для каждого имени, мы можем быть уверены, что буквы будут соответствовать выражению ‘aeiou’.
Затем мы передаем итерируемый объект creature_names. Как и в предыдущем примере, мы применяем к результату функцию list(), чтобы создать список из итератора, возвращаемого функцией filter().
В итоге мы получим:
Того же результата можно достичь с помощью функции, которую мы определяем:
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))
Функция names_vowels определяет выражение, с помощью которого можно отфильтровать creature_names.
Мы получим такой же результат:
В целом лямбда-функции в сочетании с функцией filter() дают такой же результат, что и обычная функция. Чем сложнее выражение для фильтрации данных, тем лучше использовать при этом обычную функцию – это, вероятно, будет способствовать читаемости кода.
Как filter() работает с None
Если передать функции filter() None в качестве первого аргумента, то возвращаемый итератор отфильтрует любое значение, которое Python посчитает «примерно ложным», falsy. Как правило, Python считает falsy все значения, что имеют длину 0 (как, например, пустой список или строку) или численно равно 0.
В следующем примере мы попробуем отфильтровать список, чтобы в нем отображались только номера резервуаров в нашем воображаемом аквариуме:
aquarium_tanks = [11, False, 18, 21, «», 12, 34, 0, [], <>]
В этом коде мы видим список, содержащий целые числа, пустые последовательности и логическое значение.
Давайте используем функцию filter() с параметром None и передадим список aquarium_tanks в качестве итерируемого объекта.
filtered_tanks = filter(None, aquarium_tanks)
Поскольку в качестве первого аргумента мы передали None, функция проверит, есть ли в нашем списке элементы, которые считаются ложными.
Затем мы поместим filter_tanks в функцию list(), чтобы вывести список filter_tanks на экран.
В итоге наш вывод содержит только целые числа. Все элементы, которые оцениваются как False (а значит, эквивалентны 0 по длине), были удалены функцией filter():
Примечание: Если мы не используем list() и выведем filter_tanks на экран, мы получим примерно такой объект:
Объект фильтра является итерируемым, поэтому мы можем перебрать его с помощью цикла for или использовать list(), чтобы превратить его в список (что мы и сделали в примере выше, потому что это удобный способ просмотреть результаты).
None в функции filter() позволяет быстро удалить из списка элементы, которые считаются «примерно ложными».
Использование filter() со списком словарей
Функцию filter() можно использовать и в более сложной структуре данных. Предположим, у нас есть список словарей, где мы хотим перебрать не только каждый элемент, но и каждую пару «ключ:значение».
Для примера давайте представим, что у нас есть список всех живых существ в аквариуме, а также дополнительные сведения о каждом из них:
Далее мы попробуем отфильтровать эти данные по строке поиска, которую мы передадим функции. Чтобы функция filter() имела доступ к каждому словарю и каждому элементу в этих словаях, мы создадим вложенную функцию:
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)
Здесь мы определили функцию filter_set(), которая принимает в качестве параметров aquarium_creatures и search_string. В filter_se () мы передаем iterator_func() как функцию filter(). Функция filter_set() вернет итератор, полученный из функции filter().
Функция iterator_func() принимает в качестве аргумента x, который представляет элемент в списке (то есть единственный словарь).
После этого цикл for обращается к значениям в каждой паре «ключ:значение» в словарях. Потом он использует условный оператор, чтобы проверить, совпадает ли search_string с v (что представляет значение).
Как и в предыдущих примерах, если выражение оценивается как True, функция добавляет этот элемент к объекту фильтра. Этот объект вернется после выполнения функции filter_set(). Мы разместили return False вне цикла, чтобы он проверил каждый элемент в каждом словаре, а не вернул результат после проверки первого же словаря.
Мы вызываем функцию filter_set() со списком словарей и поисковой строкой, по которой мы отфильтруем значения в словарях:
filtered_records = filter_set(aquarium_creatures, «2»)
После выполнения функции мы получим объект фильтра, хранящийся в переменной filter_records, который мы превращаем в список и выводим на экран:
Результат этого кода выглядит следующим образом:
Готово! У нас получилось отфильтровать список словарей по поисковой строке 2. Как видите, три словаря, которые включали значение 2, были включены в результат. Применение вложенной функции позволило нам получить доступ к каждому элементу и сравнить их с поисковой строкой.
Заключение
В этом руководстве мы на практических примерах рассмотрели разные способы использования функции filter() в Python. Теперь вы сможете опробовать функцию filter() на своих собственных примерах; попробуйте совместить ее с другой функцией, лямбда-функцией или с None для фильтрации элементов внутри структур данных различной сложности.
В данном мануале мы сразу вывели результаты filter() в формате списка. Но вполне вероятно, что в других программах вы захотите использовать возвращенный объект filter() для дальнейших операций над этими данными.