python - 为什么 Python 的 filter(predicate, set) 不返回一个集合？

Question

为什么 Python 的 filter 被设计成如果你运行 filter(my_predicate, some_set)，我得到一个 list 对象而不是一个设置对象？
是否存在您不希望结果为集合...的实际情况？

Answer 1

你可以做一个集合理解。

{my_predicate(x) for x in some_set}      # mapping
{x for x in some_set if my_predicate(x)} # filtering

比如

In [1]: s = set([1,2,3])

In [2]: {x%2 for x in s}
Out[2]: {0, 1}

Python 2 中的许多“函数式”函数都标准化为将 list 作为输出类型。很久以前，这只是一个 API 选择。在 itertools 中，许多相同的“功能性”函数标准化为提供一个生成器，您可以从中填充您想要的任何数据结构。在 Python 3 中，它们在提供迭代器方面已标准化。

但也请注意，Python 中的“过滤”与其他一些语言(例如 Haskell)中的不同。它不被视为数据结构上下文中的转换，并且您不会选择通过使数据结构成为 Functor(或任何其他其他语言中也存在类似的想法)。

因此，Python 中的一个常见用例是这样说:“这是一个集合，但我只想返回所有小于 5 的值。我不关心它们之后的‘集合’那一点是因为我只是要对它们做一些其他的工作，所以请给我一个 ____。”无需为保留值(value)观最初存在的环境而疯狂。

在动态类型文化中，这是非常合理的。但是在静态类型文化中，在转换期间保留类型可能很重要，这会有点令人沮丧。从 Python 的特定角度来看，这实际上只是一种启发式方法。

如果它真的只是在set 或tuple 的非常狭窄的上下文中，那么我可能只需要编写一个辅助函数:

def type_preserving_filter(predicate, data):
    return type(data)(filter(predicate, data))

比如

>>> type_preserving_filter(lambda x: x > 3, set([1,2,3,4,5,6,7,7]))
{4, 5, 6, 7}
>>> type_preserving_filter(lambda x: x > 3, list([1,2,3,4,5,6,7,7]))
[4, 5, 6, 7, 7]
>>> type_preserving_filter(lambda x: x > 3, tuple([1,2,3,4,5,6,7,7]))
(4, 5, 6, 7, 7)

它适用于 Python 2.10 和 Python 3.4。在 Python 2 中，这感觉有点浪费；在 Python 3 中从迭代器构建更好。