通常我們在列表、字典或集合等容器型別中進行條件篩選時，都是使用遍歷+判斷的方式來實現。這種實現方式的實現邏輯非常簡單，但實現的效率卻比較低，程式碼寫起來也比較麻煩。我們來看下面這個例子，篩選出列表d中小於0的數：

d = [-1, 10, -2, 3, 4, 7, -9]
result = []
for num in d:
  if num < 0:
    result.append(num)
​
print(result)
# 結果：[-1, -2, -9]

這裡，我們首先用了一個for迴圈，然後又用了一個if判斷對每一個數進行判斷，最終才得到符合條件的結果。Python一向追求程式碼簡潔、優美、高效，那有沒有更加簡單的方法可以實現這個需求呢？答案其實有的，我們可以利用更加Pythonic的方式來解決這個問題。

在Python中，我們有一個叫列表推導式的東西，相信很多瞭解Python的人應該都知道。除了列表推導式，當然還有字典推導式、元組推導式、集合推導式等。推導式的表示法非常簡潔，並且Python在其內部已經對演算法進行了大量的優化，所以推導式執行起來比單純的迴圈要快很多，並且語法也更加優雅。那麼，接下來我們可以嘗試使用列表推導式來求實現上面的那個效果。程式碼如下：

d = [-1, 10, -2, 3, 4, 7, -9]
result = [x for x in d if x < 0]
print(result)
# 結果：[-1, -2, -9]

核心的程式碼縮短到了只有一行就搞定了，效率非常高。至於執行效率，為了看到效果，我們可以使用一個稍微大一點的列表做個試驗，比如利用random生成1000000個-10到10之間的隨機數，程式碼如下：

import random
import time
​
​
d = [random.randint(-10, 10) for _ in range(1000000)]
result = []
start = time.time()
for num in d:
  if num < 0:
    result.append(num)
print('執行時間為：', time.time()-start)
​
# 執行時間約為0.15秒左右

如果用列表推導式來實現，程式碼如下：

import random
import time
​
​
d = [random.randint(-10, 10) for _ in range(1000000)]
​
start = time.time()
 
result = [x for x in d if x < 0]
print('執行時間為：', time.time()-start)
​
# 執行時間約為0.05秒左右

可見，列表推導式無論從編寫程式碼的效率還是執行效率上，都更勝一籌。

除了列表推導式，還有字典推導式也是同樣的道理。我們也來看看如何通過字典推導式來實現字典中特定元素的過濾。假如我們現在有一個學生成績的字典，裡面有20個學生的成績資訊，要求用字典推導式篩選出所有分數在90分以上的學生，我們的程式碼就可以這樣寫：

import random
​
d = {'student{}'.format(i): random.randint(60, 100) for i in range(1, 21)}
result = {k: v for k, v in d.items() if v > 90}
print(result)

除了推導式之外，Python內建的filter函式也是專門用來篩選容器型別的資料結構裡的元素的。通常我們在使用filter函式的時候，需要傳兩個引數，一個用於篩選元素的函式指標，一般我們會定義一個lambda匿名函式。另一個引數是被篩選的容器物件，比如一個字典或一個列表。另外還要注意一點就是，在Python3中，filter函式返回的是一個生成器物件，如果想要得到一個列表或者是字典，必須做一次強制轉換。

接下來，我們以列表為例，用filter來實現第一個列表推導式篩選元素的例子，程式碼就應該這樣來寫：

d = [random.randint(-10, 10) for _ in range(20)]
result = list(filter(lambda x: x < 0, d))
print(result)

上面的程式碼執行結果跟前面使用列表推導式是一模一樣的，但filter的執行效率沒有列表推導式高。另外，再次強調一下，filter中提供的第一個引數是一個函式指標，我們一般會直接定義一個lambda表示式。對於這個lambda表示式有兩點必須注意，一是它必須返回一個布林值作為結果，凡是結果為True的，就是要留下的，結果為False的就是要被篩掉的。二是這裡的lambda表示式只接受一個引數（lambda本身是可以接收多個引數的，但這裡只能接收一個）。那麼這個引數是怎麼來的呢，是誰提供的呢？答案是這個引數將由filter函式的第二個引數，也就是那個容器物件自動提供，所以每次比較的值就是容器物件內的一個元素，以實現依次比較的目的。

明白了這些問題之後，要實現利用filter函式來實現字典元素的篩選，也是很容易的一件事了，程式碼如下：

import random
​
d = {'student{}'.format(i): random.randint(60, 100) for i in range(1, 21)}
result = dict(filter(lambda item: item[1] > 90, d.items()))
print(result)

上面的程式碼中，lambda裡面的item為什麼要取item[1]呢？因為前面我們說過，lambda只接收一個引數，所以字典中的元素的鍵和值是以一個整體的形式來傳入的。而我們要比較的是值，所以就要通過item[1]取出字典元素的值來進行運算。

綜上，在進行列表、字典或集合等容器型別資料結構的簡單元素篩選操作時，我們完全不需要呆板地利用迴圈遍歷+判斷的方式來寫程式碼實現，畢竟那一點都不Pythonic。Python一向是優雅、高效、簡潔的代名詞，所以多瞭解一些更簡潔的Pythonic式的用法是很有必要的。寫Python是不擔心脫髮問題的，但前提得是你的程式碼要足夠優雅和簡潔，否則，老是想著用Java的方式來解決Python的問題，那神仙都幫不了你了。

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