在 Python 中，filter() 函数是一个内置函数，用于从可迭代对象中筛选出满足条件的元素。它的基本语法是：
filter(function, iterable)
返回一个迭代器，包含原序列中使 function 返回 True 的元素。下面介绍几种常见的 filter() 使用方式。
1. 筛选偶数或奇数
使用 filter() 可以轻松筛选出列表中的偶数或奇数。
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- numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
- evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
- # 结果：[2, 4, 6, 8]
这里用 lambda 定义了一个判断是否为偶数的函数。
2. 筛选非空值或有效数据
filter() 可以用来清除列表中的空值（如 None、空字符串、0 等），但要注意默认行为。
- data = ["apple", "", "banana", None, "cherry", 0]
- valid_data = list(filter(None, data))
- # 结果：['apple', 'banana', 'cherry']
当第一个参数为 None 时，filter 会保留所有“真值”元素，过滤掉“假值”（如 "", 0, None, False）。
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3. 筛选字符串中包含特定字符的项
可以结合 in 操作符和 lambda 来筛选含有某个关键词的字符串。
- fruits = ["apple", "banana", "grape", "kiwi", "apricot"]
- a_fruits = list(filter(lambda s: "a" in s, fruits))
- # 结果：['apple', 'banana', 'grape', 'apricot']
这个方法适合做简单的文本匹配筛选。
4. 使用自定义函数进行复杂筛选
对于更复杂的逻辑，可以定义普通函数传给 filter()。
- def is_long_word(word):
- return len(word) > 5
- words = ["cat", "elephant", "dog", "giraffe"]
- long_words = list(filter(is_long_word, words))
- # 结果：['elephant', 'giraffe']
这种方式代码更清晰，适合复用判断逻辑。
5. 结合 map 和 filter 实现数据清洗与转换
实际开发中常将 filter 和 map 配合使用。
- nums = [ -3, -1, 0, 2, 5, 8 ]
- positive_squares = list(map(lambda x: x**2, filter(lambda x: x > 0, nums)))
- # 先筛选正数，再平方：[4, 25, 64]
这种组合在处理数据流时非常高效。
基本上就这些常见用法。filter() 虽然功能简单，但在函数式编程风格中很实用，配合 lambda 或自定义函数能灵活应对各种筛选需求。注意它返回的是迭代器，通常需要转为 list 查看结果。
