filter

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。

注意到filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

用filter求素数

计算素数的一个方法是埃氏筛法,它的算法理解起来非常简单:

首先,列出从2开始的所有自然数,构造一个序列:

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取序列的第一个数2,它一定是素数,然后用2把序列的2的倍数筛掉:

3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取新序列的第一个数3,它一定是素数,然后用3把序列的3的倍数筛掉:

5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取新序列的第一个数5,然后用5把序列的5的倍数筛掉:

7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

不断筛下去,就可以得到所有的素数。

用Python来实现这个算法,可以先构造一个从3开始的奇数序列:

def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n = n + 2
        yield n

注意这是一个生成器,并且是一个无限序列。

然后定义一个筛选函数:

def _not_divisible(n):
    return lambda x: x % n > 0

最后,定义一个生成器,不断返回下一个素数:

def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter() # 初始序列
    while True:
        n = next(it) # 返回序列的第一个数
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列

这个生成器先返回第一个素数2,然后,利用filter()不断产生筛选后的新的序列。

由于primes()也是一个无限序列,所以调用时需要设置一个退出循环的条件:

# 打印1000以内的素数:
for n in primes():
    if n < 100:
        print(n)
    else:
        break

注意到Iterator是惰性计算的序列,所以我们可以用Python表示“全体自然数”,“全体素数”这样的序列,而代码非常简洁。

练习

回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数,例如12321909。请利用filter()筛选出回数:

def is_palindrome(n):
    pass

# 测试:
output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
print('1~1000:', list(output))
if list(filter(is_palindrome, range(1, 200))) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]:
    print('测试成功!')
else:
    print('测试失败!')

小结

filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算,所以只有在取filter()结果的时候,才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素。

参考源码

do_filter.py

prime_numbers.py