itertools.ifilter 对比过滤器对比列表推导答案

【问题标题】：itertools.ifilter Vs. filter Vs. list comprehensionsitertools.ifilter 对比过滤器对比列表推导
【发布时间】：2018-08-09 08:54:56
【问题描述】：

我正在尝试更加熟悉itertools 模块并找到了一个名为ifilter 的函数。

据我了解，它根据给定函数过滤和迭代，并在包含迭代元素的列表上返回一个迭代器，该函数在其上计算为True。

问题 1：到目前为止我的理解是否正确？

问题2：除了this返回和迭代器之外，它与内置的filter函数有什么不同？

问题 3哪个更快？

据我所知，事实并非如此。我错过了什么吗？（我进行了以下测试）

>>> itertools.ifilter(lambda x: x%2, range(5))
<itertools.ifilter object at 0x7fb1a101b210>
>>> for i in itertools.ifilter(lambda x: x%2, range(5)): print i
... 
1
3
>>> filter(lambda x: x%2, range(5))
[1, 3]
>>> function = lambda x: x%2
>>> [item for item in range(5) if function(item)]
[1,3]

【问题讨论】：

您期望的输出是什么？ range(5) 会给你[0,1,2,3,4]。
请注意，过滤器的大多数用法都可以替换为生成器/列表表达式上的守卫：list(x for x in range(5) if x%2)

标签： python function module built-in

【解决方案1】：

你的理解是正确的：唯一的区别是ifilter返回一个迭代器，而使用filter就像调用：

list(ifilter(...))

您可能还对PEP 289 所说的 filter 和 ifilter 感兴趣：

列表推导大大减少了对filter() 和map() 的需求。同样，生成器表达式有望最大限度地减少对itertools.ifilter() 和itertools.imap() 的需求。 [...]

另请注意，ifilter 在 Python-3 中变为 filter（因此从 itertools 中删除）。

【讨论】：

【解决方案2】：

下面的示例包含一个数字生成器，它在生成数字之前立即打印一条消息，显示filter() 如何首先构建列表，然后运行并过滤它。而itertools.ifilter 过滤，从不建立一个列表。如果您要过滤 500,000 条重要信息，则需要 ifilter，因此您无需构建列表。

import itertools

def number_generator():
    for i in range(0, 3):
        print "yield", i
        yield i
    print "stopping"

function = lambda x: x > 0

numbers = number_generator()
print "itertools.ifilter:"
for n in itertools.ifilter(function, numbers):
    print n

print "\nfilter:"
numbers = number_generator()
for n in filter(function, numbers):
    print n

输出：

itertools.ifilter：产量 0 产量 1 1 产量 2 2 停止筛选：产量 0 产量 1 产量 2 停止 1 2

【讨论】：

【解决方案3】：

ifilter 返回一个生成器，而不是一个列表。

生成器在需要时动态创建它们的项目，而不是首先分配整个列表。这是ifilter 和filter 之间的唯一区别

【讨论】：

生成器是一个迭代器，严格来说它返回一个 itertools.ifilter 对象。

【解决方案4】：

在这里，您可以看到不同之处：

filter(function, iterable)：构造一个列表，由函数返回 true 的可迭代元素组成。

itertools.ifilter(predicate, iterable)：创建一个iterator，从可迭代中过滤元素，只返回谓词为 True 的元素。

这意味着要获得“ifiltered”项目，您应该使用返回的迭代器进行迭代，但“filter”会返回列表中的所有元素而不需要迭代。

【讨论】：