问题：
你有一个数据序列，想利用一些规则从中提取出需要的值或者是缩短序列。
你可以选择列表推导。但是如果过滤规则很复杂，不妨先将过滤条件放到一个函数中，然后使用filter() 函数。
一个值得关注的过滤工具就是 itertools.compress() ，它以一个 iterable 对象和一个相 对应的Boolean选择器序列作为输入参数。然后输出 iterable 对象中对应选择器为True的元素。当你 需要用另外一个相关联的序列来过滤某个序列的时候，这个函数是非常有用的。比如，假如现在你有下面 两列数据：
>>> addresses = [ '5412 N CLARK', '5148 N CLARK', '5800 E 58TH', '2122 N CLARK' '5645 N RAVENSWOOD', '1060 W ADDISON', '4801 N BROADWAY', '1039 W GRANVILLE', ]
>>> counts = [ 0, 3, 10, 4, 1, 7, 6, 1]
你要将那些对应count值大于5的地址全部输出，那么你可以这样做：
>>> from itertools import compress
>>> more5 = [n > 5 for n in counts]
>>> more5
[False, False, True, False, False, True, True, False]
>>> list(compress(addresses,more5))
['5800 E 58TH', '4801 N BROADWAY', '1039 W GRANVILLE']
这里的关键点在于先创建一个Boolean序列，指示哪些元素复合条件。然后 compress() 函数根据这个 序列去选择输出对应位置为True的元素。
和 filter() 函数类似， compress() 也是返回的一个迭代器。因此，如果你需要得到一个列表，那 么你需要使用 list() 来将结果转换为列表类型。
>>> type(compress(addresses,more5))
<class 'itertools.compress'>
>>> compress(addresses,more5)
<itertools.compress object at 0x000001923ED95780>
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