【filter函数用法】在Python中，`filter()` 是一个内置函数，用于过滤序列，通过指定的函数对序列中的每个元素进行判断，返回符合条件的元素组成新的迭代器。`filter()` 函数常用于数据筛选、条件判断等场景。
一、基本语法
```python
filter(function, iterable)
```
- `function`: 一个函数，用于判断每个元素是否符合要求。
- `iterable`: 可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。
该函数会依次将 `iterable` 中的每个元素传入 `function`，如果返回值为 `True`，则保留该元素；否则被过滤掉。
二、使用示例
| 示例 | 说明 |
| `filter(None, [0, 1, 2, 3])` | 使用 `None` 作为函数，表示只保留布尔值为 `True` 的元素，结果为 `[1, 2, 3]` |
| `filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])` | 过滤出偶数，结果为 `[2, 4]` |
| `filter(str.isupper, "AbcDef")` | 过滤出大写字母，结果为 `['A', 'D']` |
三、与列表推导式的对比
虽然 `filter()` 和列表推导式都可以实现过滤功能，但它们的写法和适用场景略有不同：
| 方法 | 优点 | 缺点 |
| `filter()` | 更加简洁，适合函数式编程 | 需要定义函数，可读性可能较低 |
| 列表推导式 | 更直观，代码更易读 | 对复杂逻辑支持不如 `filter()` 灵活 |
四、注意事项
- `filter()` 返回的是一个迭代器对象，若需要转换为列表，需使用 `list()`。
- 如果 `function` 为 `None`，则会过滤掉所有“假”值（如 `False`, `0`, `""`, `[]` 等）。
- `filter()` 不会修改原始数据，而是生成新的数据结构。
五、总结表格
| 特性 | 内容 |
| 函数名称 | `filter()` |
| 功能 | 过滤可迭代对象中的元素 |
| 参数 | `function`（判断函数）、`iterable`（可迭代对象） |
| 返回值 | 迭代器对象（可用 `list()` 转换） |
| 是否改变原数据 | 否 |
| 常见用途 | 数据筛选、条件过滤 |
| 与列表推导式对比 | 更简洁但可读性低；列表推导式更直观 |
通过合理使用 `filter()` 函数，可以更高效地处理数据筛选任务，尤其在处理大量数据时，其性能表现也较为出色。