stream 不等于

哦，抱歉我误解了您的问题。如果您要对流进行过滤，可以使用以下步骤：

1. 获取流数据：连接到数据源并获取数据流。这可以是来自网络、消息队列、传感器或其他来源的实时数据。

2. 定义过滤条件：确定要筛选掉的无效数据的特征或条件。这可以是基于特定字段值、数据类型、正则表达式等。

3. 实施过滤逻辑：使用编程语言（如Python、Java等）编写代码来处理数据流，并根据定义的过滤条件筛选无效数据。

4. 处理有效数据：根据您的需求，您可以选择将有效数据存储到数据库、发送到另一个系统、生成报告等。

下面是一个简单的示例，演示如何使用Python的生成器函数对流进行过滤：

def filter_stream(stream):
    for data in stream:
        if condition(data):
            yield data

def condition(data):
    # 根据特定条件过滤数据
    if data > 100:
        return True
    else:
        return False

# 模拟数据流
data_stream = [50, 120, 80, 150, 90]

# 使用生成器函数对数据流进行过滤
filtered_stream = filter_stream(data_stream)

# 处理有效数据，例如打印筛选后的有效数据
for data in filtered_stream:
    print(data)

在上面的示例中，我们定义了一个生成器函数`filter_stream`，它接受一个数据流作为参数，并使用`condition`函数来过滤数据流中的数据。生成器函数通过`yield`关键字返回有效数据。然后，我们可以使用`for`循环遍历过滤后的数据流，并对有效数据进行处理。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据实际需求进行修改和扩展。具体实现取决于您所使用的编程语言和数据流的类型。