python 提供多种数据筛选方法，包括：列表解析式：过滤现有列表，创建新列表。生成器表达式：过滤现有列表，返回生成器（惰性迭代器）。内置函数 filter()：使用函数过滤可迭代对象，返回满足条件的元素。
如何使用 Python 筛选数...
python 提供多种数据筛选方法，包括：列表解析式：过滤现有列表，创建新列表。生成器表达式：过滤现有列表，返回生成器（惰性迭代器）。内置函数 filter()：使用函数过滤可迭代对象，返回满足条件的元素。
如何使用 Python 筛选数据
Python 提供了多种方法来筛选和处理数据，包括使用列表解析式、生成器表达式和内置函数。
列表解析式
列表解析式是 Python 中用于创建新列表的最简洁方式。它通过过滤现有列表，仅包括满足特定条件的元素来筛选数据。
语法：
new_list = [expression for item in iterable if condition]例如：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] even_numbers = [number for number in numbers if number % 2 == 0]这将创建一个新列表 even_numbers，其中仅包含偶数。
生成器表达式
生成器表达式与列表解析式类似，但它们返回生成器，而不是列表。生成器是一种惰性迭代器，它在需要时才生成元素，从而节省了内存。
语法：
generator = (expression for item in iterable if condition)例如：
even_numbers = (number for number in numbers if number % 2 == 0)这将创建一个生成器，其中仅包含偶数。
内置函数
Python还提供了一些内置函数，可用于筛选数据，例如 filter()。
filtered_list = list(filter(function, iterable))例如：
even_numbers = list(filter(lambda number: number % 2 == 0, numbers))这将创建一个列表 even_numbers，其中仅包含偶数。
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