filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
该函数接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

filter(function, iterable)
function – 判断函数；
 iterable – 可迭代对象
 
a = 'dade142.;!0142f[.,]ad'
s = filter(str.isdigit, a)　　#保留数字
''.join(list(s))
>>结果输出：'1420142'
s = filter(str.isalpha, a)　　#保留字母
''.join(list(s))
>>结果输出：'dadefad'
s = filter(str.isalnum, a)　　#保留数字字母
''.join(list(s))
>>结果输出：'dade1420142fad'
s = filter(lambda ch: ch in ‘0123456789.’, a)　　#保留数字和小数点
''.join(list(s))
>>结果输出：'142.0142.'
                    描述filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。该函数接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。语法filter(function, iterable)参数function – 判断函数；iterable – 可迭代对象返回值返回列表代码示例a = 'dade142.;!0142f[.,]ad'filter(str.
				
1. 过滤器
Python 具有通过列表解析 将列表映射到其它列表的强大能力。这种能力同过滤机制结合使用,使列表中的有些元素被映射的同时跳过另外一些元素。
过滤列表语法: [ mapping-expression for element in source-list if filter-expression ]
这是列表解析的扩展，前三部分都是相同的，最后一部分，以 if开头的是过滤器表达式。过滤器表达式可以是返回值为真或者假的任何表达式 (在 Python 中是几乎任何东西)。任何经过滤器表达式演算值为真的元素都可以包含在映射中，其它的元素都将忽略，它们不会进入映射表达式，更不会包含在输出列
				
过滤器函数允许你操纵筛选上下文以创建动态的计算，是DAX中最复杂和最强大的一类函数，本文记录我对一些常见的过滤器函数的总结。
一，筛选上下文的构成
DAX中的筛选上下文由三部分构成：交叉过滤构成的过滤，查询上下文中每行的列值构成的过滤，外部切片器构成的显式过滤。
1，交叉过滤器
在数据模型中创建关系，指定交叉过滤器
2，查询上下文
在当前查询的上下文中，每行的列值也会作...
			new_crazy = filter(str.isdigit, crazystring)
			print(''.join(list(new_crazy))) #输出：1420142
			# 只保留字母
				
time_ = "2019年09月04日 11:00"
time_filter = filter(str.isdigit, time_)
print(time_filter)           # <filter object at 0x0000019358731BE0>
print(type(time_filter))     # <class 'filter'>
filter(function, iterable)
其中，`function` 是一个返回布尔值的函数，它用于测试序列中的每一项，如果为 True，则保留该项，如果为 False，则删除该项。
`iterable` 是一个可迭代对象，如列表、元组、字符串等。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 使用 filter() 函数过滤掉列表中小于5的数
filtered_numbers = filter(lambda x: x < 5, numbers)
#输出<filter object at 0x000000> 这是迭代器，需要用list函数转换为list
print(list(filtered_numbers))
# 输出 [1, 2, 3, 4]
除了使用 lambda 函数，你还可以使用自定义函数或其他方式来测试序列中的每一项是否满足条件。