Python 过滤并结构化数据主要使用的是列表推导式和字典推导式。以下是完整攻略，包含了Python 过滤并结构化数据的基本概念、使用方法和示例：
Python 过滤并结构化数据: 基本概念
Python 过滤并结构化数据是指将一些原始的数据进行处理，使其更加规范化、易于使用，同时也可以通过过滤操作筛选出符合条件的数据。
相应地，Python 中提供了列表推导式和字典推导式两种基本方法，用于快速、简洁地实现数据处理和过滤。
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列表推导式：基于原始的数据列表，通过一定的过滤规则，生成新的列表。
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字典推导式：基于原始的数据字典，通过一定的过滤规则，生成新的字典。
Python 过滤并结构化数据: 使用方法
列表推导式
列表推导式的语法格式为:
new_list = [expression(i) for i in old_list if filter(i)]
其中，expression(i) 是对原始列表中元素进行的处理方法，filter(i) 是一个返回 True 或者 False 的过滤函数，用于判断元素是否符合条件。new_list 就是一个根据原列表生成的新列表。
以下是一个示例代码：
origin_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = [i+1 for i in origin_list if i % 2 == 0]
print(new_list)
该代码实现了将原始列表中的所有偶数加 1，然后将满足条件的元素生成新的列表。最终输出的内容为：
[3, 5]
字典推导式
字典推导式的语法格式为:
new_dict = {key_expression:value_expression for item in old_dict if filter(item)}
其中，key_expression 和 value_expression 是对原始字典中元素进行的处理方法，filter(item) 是一个返回 True 或者 False 的过滤函数，用于判断元素是否符合条件。new_dict 就是一个根据原字典生成的新字典。
以下是一个示例代码：
origin_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
new_dict = {item[0]: item[1] + 1 for item in origin_dict.items() if item[1] % 2 == 0}
print(new_dict)
该代码实现了将原始字典中所有的偶数值加 1，然后将符合条件的元素生成新的字典，其中 key 值保持不变。最终输出的内容为：
{'b': 3}
结论
Python 过滤并结构化数据的过程可以通过列表推导式和字典推导式来实现。我们可以根据自己的需求，对原始数据进行一些筛选、处理、组合等操作，生成新的列表或字典对象。以上是Python 过滤并结构化数据的详细讲解，希望对你有所帮助。