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Syntaxe
- filtre (fonction, itérable)
- itertools.ifilter (fonction, itérable)
- future_builtins.filter (fonction, itérable)
- itertools.ifilterfalse (fonction, itérable)
- itertools.filterfalse (fonction, itérable)
Paramètres
Paramètre | Détails |
---|---|
fonction | callable qui détermine la condition ou None puis utilise la fonction d'identité pour le filtrage ( uniquement pour la position ) |
itérable | iterable qui sera filtré ( uniquement positionnel ) |
Remarques
Dans la plupart des cas, une expression de compréhension ou de générateur est plus lisible, plus puissante et plus efficace que filter()
ou ifilter()
.
Utilisation de base du filtre
Pour filter
éléments de suppression d'une séquence en fonction de certains critères:
names = ['Fred', 'Wilma', 'Barney']
def long_name(name):
return len(name) > 5
filter(long_name, names)
# Out: ['Barney']
[name for name in names if len(name) > 5] # equivalent list comprehension
# Out: ['Barney']
from itertools import ifilter
ifilter(long_name, names) # as generator (similar to python 3.x filter builtin)
# Out: <itertools.ifilter at 0x4197e10>
list(ifilter(long_name, names)) # equivalent to filter with lists
# Out: ['Barney']
(name for name in names if len(name) > 5) # equivalent generator expression
# Out: <generator object <genexpr> at 0x0000000003FD5D38>
# Besides the options for older python 2.x versions there is a future_builtin function:
from future_builtins import filter
filter(long_name, names) # identical to itertools.ifilter
# Out: <itertools.ifilter at 0x3eb0ba8>
filter(long_name, names) # returns a generator
# Out: <filter at 0x1fc6e443470>
list(filter(long_name, names)) # cast to list
# Out: ['Barney']
(name for name in names if len(name) > 5) # equivalent generator expression
# Out: <generator object <genexpr> at 0x000001C6F49BF4C0>
Filtre sans fonction
Si le paramètre de la fonction est None
, la fonction d'identité sera utilisée:
list(filter(None, [1, 0, 2, [], '', 'a'])) # discards 0, [] and ''
# Out: [1, 2, 'a']
[i for i in [1, 0, 2, [], '', 'a'] if i] # equivalent list comprehension
(i for i in [1, 0, 2, [], '', 'a'] if i) # equivalent generator expression
Filtrer comme vérification de court-circuit
filter
(python 3.x) et ifilter
(python 2.x) renvoient un générateur afin qu'ils puissent être très utiles lors de la création d'un test de court-circuit comme or
ou and
:
# not recommended in real use but keeps the example short:
from itertools import ifilter as filter
from future_builtins import filter
Pour trouver le premier élément inférieur à 100:
car_shop = [('Toyota', 1000), ('rectangular tire', 80), ('Porsche', 5000)]
def find_something_smaller_than(name_value_tuple):
print('Check {0}, {1}$'.format(*name_value_tuple)
return name_value_tuple[1] < 100
next(filter(find_something_smaller_than, car_shop))
# Print: Check Toyota, 1000$
# Check rectangular tire, 80$
# Out: ('rectangular tire', 80)
La fonction next
donne l'élément suivant (dans ce cas en premier lieu) et est donc la raison pour laquelle il est court-circuité.
Fonction complémentaire: filterfalse, ifilterfalse
Il y a une fonction complémentaire pour le filter
dans le itertools
:
# not recommended in real use but keeps the example valid for python 2.x and python 3.x
from itertools import ifilterfalse as filterfalse
from itertools import filterfalse
qui fonctionne exactement comme le filter
du générateur mais ne garde que les éléments qui sont False
:
# Usage without function (None):
list(filterfalse(None, [1, 0, 2, [], '', 'a'])) # discards 1, 2, 'a'
# Out: [0, [], '']
# Usage with function
names = ['Fred', 'Wilma', 'Barney']
def long_name(name):
return len(name) > 5
list(filterfalse(long_name, names))
# Out: ['Fred', 'Wilma']
# Short-circuit useage with next:
car_shop = [('Toyota', 1000), ('rectangular tire', 80), ('Porsche', 5000)]
def find_something_smaller_than(name_value_tuple):
print('Check {0}, {1}$'.format(*name_value_tuple)
return name_value_tuple[1] < 100
next(filterfalse(find_something_smaller_than, car_shop))
# Print: Check Toyota, 1000$
# Out: ('Toyota', 1000)
# Using an equivalent generator:
car_shop = [('Toyota', 1000), ('rectangular tire', 80), ('Porsche', 5000)]
generator = (car for car in car_shop if not car[1] < 100)
next(generator)