大家好，我是米洛，
今日技巧之黑暗四天王: filter
好久不见，我是非常好用的小技巧君。小技巧也许会迟到，但不会缺席！
今天我们用最快的方式来秒学map-reduce里面的filter。
map-reduce含义
这是维基百科针对map reduce的定义按照我对他的理解，map-reduce为用户提供了快速处理批量数据的方法，如何叫快速呢？让我们来各个击破。
钢铁海龙兽Filter
难度: ⭐⭐⭐
首先登场的是filter，filter的英文意思是过滤的意思，那他有什么用呢？
使用场景
假设你有一个整数数组，但里面有很多数字，比如:
[1, 2, 1,-1,-22,12,124,12,-112]
这个时候，你需要取出里面值大于0的数字，并还得保持原来的顺序。
- 三流青年告诉你for的用法
data = [1, 2, 1,-1,-22,12,124,12,-112]
result = []
for n in data:
if n > 0:
result.append(n)
- 二流青年告诉你列表推导式的用法
data = [1, 2, 1,-1,-22,12,124,12,-112]
result = [x for x in data if x > 0]
而技巧君告诉你filter的用法。
filter
filter是Python内置的方法，就和print/def等属于一类。
它接受2个参数:
-
function这里的function指的就是具体定义的函数，那他有什么用呢？待会说。
-
iterableiterable指的是一个可迭代对象，
注意这里他不单单指list哈！那么什么是可迭代呢？简单的说，就是我可以去遍历它！那么什么是遍历呢？就是你可以从它的
起点，一直访问到它的终点。例如我们的list就是如此，我们可以用
for ... in XXX:
简便理解: 如果这个xxx支持for操作，那么它就是可迭代的。
比如我们的文件对象，数组，字典的keys/values，生成器等等。
知道参数以后，我们再来讲讲filter是什么用处。
看好了，我只说一遍！不过你可以回看几遍(非常赖皮)：
filter的重用是，用第一个参数（function）去筛选出第二个参数(iterable)里面的数据。这个function一般会返回一个bool值，如果bool是true元素则会保留，否则iterable里面的元素就要被丢弃。以此来达到筛选的目的。
也就是说，回到我们刚才的场景，我们只需要编写一个方法，判断数值是否大于0，大于0返回True，否则返回False。这样就可以达到我们的要求了！
- 编写函数
def larger_than_zero(number):
return number > 0
- 使用filter
def larger_than_zero(number):
return number > 0
data = [1, 2, 1,-1,-22,12,124,12,-112]
result = filter(larger_than_zero, data)
那这样是不是就可以了呢？我们试试看print出来result:
可以看到并不是的它返回了一个filter object，它也是iterable的，我们试试迭代它:
可以看到它确实可迭代，也去掉了小于0的数据可能这时候会有同学想暴击技巧君了，我给你个list，你给我filter以后也要还给我list啊！不然我怎么玩？？？？
别急，其实filter object是可以转换为list的。只需要进行一次类型转换即可:
可以发现result里面空了是技巧君翻车了吗？其实不然，filter对象是生成器的一种，数据读取一次以后如果不存储下来，就等于被消耗了。这也是他们性能好的原因之一。
我们回到之前，重新生成一次filter对象:
直接使用list会拿到完整数据这时候又有同学要diss技巧君了，你这个一点都不优雅，代码行数爆炸！远远不如列表推导式简单，哼！
其实我们定义函数还有一种方法：lambda，它是配合map/reduce/filter的利器！
data = [1, 2, 1,-1,-22,12,124,12,-112]
result = list(filter(lambda x: x>0, data))
可以看到，也是一行搞定课后结语
本文比较基础，难度三颗星。技巧君讲的稍微细致了一些，希望大家多敲打键盘，练习练习~
