用 Python 的 filter() 函數高效篩選資料

Python 的 filter() 函數是一個非常實用的工具，它可以幫助開發者快速地從資料序列中篩選出符合特定條件的元素，而無需編寫繁瑣的迴圈。隨著 Python 的發展，這一功能也得到了更新和優化，在 2025 年的最佳實踐中，我們將更深層次地探討這一函數的使用方式。

filter() 函數的語法與基本用法

filter() 函數的語法如下：

“`python
filter(function, iterable)
“`

– **function**：一個函數，接受一個參數並返回布林值（True 或 False）。
– **iterable**：可迭代的資料序列，例如 list、tuple、dict 等。

filter() 函數會將 iterable 中的每一個元素傳入 function 中。如果 function 回傳 True，該元素將被保留；如果回傳 False，則該元素會被過濾掉。最後，filter() 函數會返回由符合條件的元素組成的資料序列。

實作範例：篩選大於 10 的數字

以下是使用 filter() 函數篩選出資料序列中大於 10 的元素的範例：

“`python
numbers = [2, 5, 8, 10, 15, 20]

def is_greater_than_10(x):
return x > 10

filtered_numbers = filter(is_greater_than_10, numbers)

print(list(filtered_numbers))
“`

執行結果：

“`python
[15, 20] “`

這個範例中，filter() 函數成功地保留了大於 10 的元素，而其他的元素則被過濾掉。

實作範例：篩選偶數

同樣，我們也可以使用 filter() 函數來篩選出資料序列中是偶數的元素：

“`python
numbers = [2, 5, 8, 10, 15, 20]

def is_even(x):
return x % 2 == 0

filtered_numbers = filter(is_even, numbers)

print(list(filtered_numbers))
“`

執行結果：

“`python
[2, 8, 10, 20] “`

在這個範例中，filter() 函數成功地保留了所有偶數元素。

filter() 函數的優點

Python 的 filter() 函數有許多優點，其中最大的一點就是能夠讓開發者快速地過濾出所需資料，避免了自己編寫迴圈的繁瑣步驟。此外，filter() 函數還可以接受 None 作為第一個參數，此時會將資料序列中的所有元素都傳入 function 中，根據 function 的返回值進行過濾。

進階應用：結合 lambda 表達式

除了定義常規函數外，filter() 函數還可以與 lambda 表達式結合使用，使代碼更加簡潔：

“`python
numbers = [2, 5, 8, 10, 15, 20]

filtered_numbers = filter(lambda x: x > 10, numbers)

print(list(filtered_numbers))
“`

這樣的寫法不僅簡化了代碼，還提升了可讀性。

錯誤排除

在使用 filter() 函數時，常見的錯誤包括：
– 確保傳入的 function 返回布林值。
– 確保 iterable 參數是可迭代的資料結構。

如果遇到問題，請檢查 function 的邏輯或 iterable 的類型。

結論

Python 的 filter() 函數是一個功能強大的工具，能夠幫助開發者高效地篩選資料。了解其用法及最佳實踐將大大提高開發效率。

如果想深入了解 Python 的其他功能，歡迎參考 [這篇相關教學](https://vocus.cc/article/645e4f65059aef001c4f7f3e)！

Q&A（常見問題解答）

**Q1: filter() 函數可以用來篩選哪些類型的資料？**
A1: filter() 函數可以用來篩選任何可迭代的資料類型，包括 list、tuple 和字典等。

**Q2: filter() 函數的返回結果是什麼格式？**
A2: filter() 函數返回的是一個 filter 對象，需要使用 list() 或其他資料結構來轉換為可讀的格式。

**Q3: 我可以同時使用多個條件來篩選資料嗎？**
A3: 可以，您可以在 function 中實現多個條件邏輯，或使用 lambda 表達式來達成同樣的效果。

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