Python进阶编程：编写更高效、优雅的Python代码
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3.1.5　过滤序列元素

在实际应用中，我们经常需要根据指定规则从序列中提取需要的值，或者根据规则缩短序列，即对序列做过滤。

最简单的过滤序列元素的方法是使用列表推导，示例如下：

exp_list = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1]
print([n for n in exp_list if n > 0])
print([n for n in exp_list if n < 0])

使用列表推导的一个潜在缺陷是，如果输入非常大，会产生一个非常大的结果集，占用大量内存。如果对内存比较敏感，那么可以使用生成器表达式迭代产生过滤的元素，示例如下：

pos_items = (n for n in exp_list if n > 0)
for item in pos_items:
    print(item)

有时候，过滤规则比较复杂，如过滤的时候需要处理一些异常或者其他复杂情况，不能简单地在列表推导或者生成器表达式中表达出来。这时可以将过滤代码放到一个函数中，然后使用内置的filter()函数，示例如下：

val_list = ['1', '2', '-3', '-', '4', 'N/A', '5']
def is_int(val):
    try:
        int(val)
        return True
    except ValueError:
        return False
new_val_list = list(filter(is_int, val_list))
print(new_val_list)

filter()函数创建了一个迭代器，因此想得到列表的话，就得像示例那样使用list()函数去转换。

通常情况下，列表推导和生成器表达式是过滤数据最简单的方式。它们还能在过滤的时候转换数据，示例如下：

import math
print([math.sqrt(n) for n in exp_list if n > 0])

过滤操作的一个变种是将不符合条件的值用新的值代替，而不是丢弃它们。如在一列数据中可能不仅想找到正数，还想将不是正数的数替换成指定的数。通过将过滤条件放到条件表达式中去，可以很容易地解决这个问题，示例如下：

print([n if n > 0 else 0 for n in exp_list])
print([n if n < 0 else 0 for n in exp_list])

另外一个值得关注的过滤工具就是itertools.compress()，它以一个iterable对象和一个相对应的Boolean选择器序列作为输入参数，然后输出iterable对象中对应选择器为True的元素。当需要用另一个相关联的序列来过滤某个序列的时候，这个函数是非常有用的，示例如下：

done_work = [
    'read book',
    'running',
    'work',
    'basketball',
    'table tennis',
    'bike',
    'read 20 pages',
    'running 5km',
]
counts = [ 0, 3, 10, 4, 1, 7, 6, 1]

现在想将那些对应count值大于5的地址全部输出，可以这样写代码：

from itertools import compress
more5 = [n > 5 for n in counts]
print(more5)
print(list(compress(done_work, more5)))

这里的关键点在于先创建一个Boolean序列指示哪些元素符合条件，然后通过compress()函数根据Boolean序列去选择输出对应位置为True的元素。

compress()函数返回的是一个迭代器。如果要得到一个列表，需要使用list()函数将结果转换为列表类型。

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