Cómo usar la función de filtro en Python

La función filter() integrada de Python puede usarse para crear un nuevo iterador a partir de un iterable existente (como una lista o un diccionario) que filtrará de forma eficiente los elementos usando una función que proporcionamos. Un iterable es un objeto Python que puede “repetirse” es decir, devolverá elementos en una secuencia de forma que podamos usarla en un bucle for.

La sintaxis básica para la función filter() es:

filter(function, iterable)

Copy

Esto devolverá un objetivo de filtro, que es un iterable. Podemos usar una función como list() para hacer una lista de todos los elementos devueltos en un objeto de filtro.

La función filter() proporciona una forma de filtrar valores que a menudo pueden ser más eficientes que un list comprehension, especialmente cuando comenzamos a trabajar con conjuntos de datos más grandes. Por ejemplo, un list comprehension creará una nueva lista, que aumentará el tiempo de ejecución para ese procesamiento. Esto significa que una vez que nuestro list comprehension haya completado su expresión, tendremos dos listas en la memoria. Sin embargo, filter() creará un objeto simple que alberga una referencia a la lista original, la función proporcionada y un índice de dónde ir en la lista original, lo que ocupa menos memoria.

En este tutorial, revisaremos cuatro formas diferentes de usar filter(): con dos estructuras iterables diferentes, con una función lambda y sin función definida.

Usar filter() con una función

El primer argumento para filter() es una función, que usamos para decidir si incluir o filtrar cada elemento. La función se invoca una vez para cada elemento en el iterable pasado como segundo argumento y cada vez que devuelve False, se suelta el valor. Ya que este argumento es una función, podemos pasar una función normal o podemos usar las funciones lambda, sobre todo cuando la expresión es menos compleja.

A continuación, está la sintaxis de un lambda con filter():

filter(lambda item: item[] expression, iterable)

Copy

Con una lista, como la siguiente, podemos incorporar una función lambda con una expresión contra la cual queremos evaluar cada elemento de la lista:

creature_names = ['Sammy', 'Ashley', 'Jo', 'Olly', 'Jackie', 'Charlie']

Copy

Para filtrar esta lista para encontrar los nombres de nuestras criaturas de acuario que comienzan con vocal, podemos ejecutar la siguiente función lambda:

print(list(filter(lambda x: x[0].lower() in 'aeiou', creature_names)))

#python #función

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Cómo usar la función de filtro en Python
Ray  Patel

Ray Patel

1619518440

top 30 Python Tips and Tricks for Beginners

Welcome to my Blog , In this article, you are going to learn the top 10 python tips and tricks.

1) swap two numbers.

2) Reversing a string in Python.

3) Create a single string from all the elements in list.

4) Chaining Of Comparison Operators.

5) Print The File Path Of Imported Modules.

6) Return Multiple Values From Functions.

7) Find The Most Frequent Value In A List.

8) Check The Memory Usage Of An Object.

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Ray  Patel

Ray Patel

1619510796

Lambda, Map, Filter functions in python

Welcome to my Blog, In this article, we will learn python lambda function, Map function, and filter function.

Lambda function in python: Lambda is a one line anonymous function and lambda takes any number of arguments but can only have one expression and python lambda syntax is

Syntax: x = lambda arguments : expression

Now i will show you some python lambda function examples:

#python #anonymous function python #filter function in python #lambda #lambda python 3 #map python #python filter #python filter lambda #python lambda #python lambda examples #python map

Cómo usar la función de filtro en Python

La función filter() integrada de Python puede usarse para crear un nuevo iterador a partir de un iterable existente (como una lista o un diccionario) que filtrará de forma eficiente los elementos usando una función que proporcionamos. Un iterable es un objeto Python que puede “repetirse” es decir, devolverá elementos en una secuencia de forma que podamos usarla en un bucle for.

La sintaxis básica para la función filter() es:

filter(function, iterable)

Copy

Esto devolverá un objetivo de filtro, que es un iterable. Podemos usar una función como list() para hacer una lista de todos los elementos devueltos en un objeto de filtro.

La función filter() proporciona una forma de filtrar valores que a menudo pueden ser más eficientes que un list comprehension, especialmente cuando comenzamos a trabajar con conjuntos de datos más grandes. Por ejemplo, un list comprehension creará una nueva lista, que aumentará el tiempo de ejecución para ese procesamiento. Esto significa que una vez que nuestro list comprehension haya completado su expresión, tendremos dos listas en la memoria. Sin embargo, filter() creará un objeto simple que alberga una referencia a la lista original, la función proporcionada y un índice de dónde ir en la lista original, lo que ocupa menos memoria.

En este tutorial, revisaremos cuatro formas diferentes de usar filter(): con dos estructuras iterables diferentes, con una función lambda y sin función definida.

Usar filter() con una función

El primer argumento para filter() es una función, que usamos para decidir si incluir o filtrar cada elemento. La función se invoca una vez para cada elemento en el iterable pasado como segundo argumento y cada vez que devuelve False, se suelta el valor. Ya que este argumento es una función, podemos pasar una función normal o podemos usar las funciones lambda, sobre todo cuando la expresión es menos compleja.

A continuación, está la sintaxis de un lambda con filter():

filter(lambda item: item[] expression, iterable)

Copy

Con una lista, como la siguiente, podemos incorporar una función lambda con una expresión contra la cual queremos evaluar cada elemento de la lista:

creature_names = ['Sammy', 'Ashley', 'Jo', 'Olly', 'Jackie', 'Charlie']

Copy

Para filtrar esta lista para encontrar los nombres de nuestras criaturas de acuario que comienzan con vocal, podemos ejecutar la siguiente función lambda:

print(list(filter(lambda x: x[0].lower() in 'aeiou', creature_names)))

#python #función

Art  Lind

Art Lind

1602968400

Python Tricks Every Developer Should Know

Python is awesome, it’s one of the easiest languages with simple and intuitive syntax but wait, have you ever thought that there might ways to write your python code simpler?

In this tutorial, you’re going to learn a variety of Python tricks that you can use to write your Python code in a more readable and efficient way like a pro.

Let’s get started

Swapping value in Python

Instead of creating a temporary variable to hold the value of the one while swapping, you can do this instead

>>> FirstName = "kalebu"
>>> LastName = "Jordan"
>>> FirstName, LastName = LastName, FirstName 
>>> print(FirstName, LastName)
('Jordan', 'kalebu')

#python #python-programming #python3 #python-tutorials #learn-python #python-tips #python-skills #python-development

Art  Lind

Art Lind

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How to Remove all Duplicate Files on your Drive via Python

Today you’re going to learn how to use Python programming in a way that can ultimately save a lot of space on your drive by removing all the duplicates.

Intro

In many situations you may find yourself having duplicates files on your disk and but when it comes to tracking and checking them manually it can tedious.

Heres a solution

Instead of tracking throughout your disk to see if there is a duplicate, you can automate the process using coding, by writing a program to recursively track through the disk and remove all the found duplicates and that’s what this article is about.

But How do we do it?

If we were to read the whole file and then compare it to the rest of the files recursively through the given directory it will take a very long time, then how do we do it?

The answer is hashing, with hashing can generate a given string of letters and numbers which act as the identity of a given file and if we find any other file with the same identity we gonna delete it.

There’s a variety of hashing algorithms out there such as

  • md5
  • sha1
  • sha224, sha256, sha384 and sha512

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