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【Python基础】内置函数filter详解

作者:互联网

filter,顾名思义,就是一个过滤器。其作用是从列表(或其他序列类型)中筛选出满足条件的子列表,filter是python的内置函数,无须import即可直接使用。

1 filter的基础用法
对于列表(或其他序列类型),如果希望从中筛选出满足某个约束条件的子列表,我们一般的做法是使用一个for循环遍历每个元素然后执行相同约束条件判断,将满足条件的放入新的子列表中。例如,从列表中找出所有偶数子列表,并按对应的先后顺序放入子列表中:

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = []
for i in a:
if i % 2 == 0:
b.append(i)


那么如果使用filter的话,使用filter函数使得代码变得更简洁:

a = [1, 2, 3, 4, 5]
def check(i): return i % 2 == 0
b = list(filter(check, a))



2 filter与for循环性能对比
我们知道map函数除了能让代码更优雅以外,使用map比使用for循环速度更快。同样的,使用filter远比使用for循环快。我们做个实验,从长为100000的列表中,查找偶数对比耗时:

import time

def test_for(length):
sub_list = []
begin = time.perf_counter()
for i in range(length):
if i % 2 == 0:
sub_list.append(i)
end = time.perf_counter()
print('for循环耗时:', (end - begin))

def test_filter(length):
def check(i):
return i % 2 == 0
begin = time.perf_counter()
sub_list = filter(check, range(length))
end = time.perf_counter()
print('filter耗时:', (end - begin))

test_for(100000)
test_filter(100000)

输出结果如下:

for循环耗时: 0.015271199999999999
filter耗时: 1.4000000000000123e-05

从输出结果可以看到:

经过测试比较 ,我发现,数据量越大,for的耗时越少。

结论:filter能让代码变的简洁,而for的效率更高。数据量越大,这一点越明显。

 

标签:perf,Python,list,列表,filter,耗时,length,详解
来源: https://www.cnblogs.com/leeyong49/p/16655432.html