Set是什么
在上一期详解tuple元组的用法后,来总结Python里面最后一种常见的数据类型:集合(Set)
与dict类似,set也是一组key的集合,但不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的key。创建一个set,需要提供一个list作为输入集集合,重复元素在set中会被自动被过滤,通过add(key)方法往set中添加元素,重复添加不会有效果。
总而言之,Set具有三个显著特点:
- 无序
- 元素是独一无二的,不允许出现重复的元素
- 可以修改集合本身,但集合中包含的元素必须是不可变类型
定义一个Set
我们有两种方式可以创建一个Set,可以使用内置的set()方法,或是使用中括号{} 创建模板如下:
x = set(<iter>)
x = {<obj>, <obj>, ..., <obj>}
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现在让我们来看例子~
set()内置方法创建
x = set(['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux']) # 传入List
print(x)
y = set(('foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux')) #传入元组
print(y)
Out: {'qux', 'foo', 'bar', 'baz'} # 注意到无序了吧~
{'bar', 'qux', 'baz', 'foo'}
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这里要注意用set()内置方法创建时一定要传递一个可以迭代的参数,还有从输出结果相信大家已经发现set的第一个特点了:无序
字符串也是可迭代的,因此字符串也可以传递给set()
s = 'quux'
a = set(s)
print(a)
Out: {'u', 'q', 'x'} # 无序,唯一
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这里又体现了set的第二个特点:元素唯一性
{} 方法创建
>>> x = {'foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux'}
>>> x
{'qux', 'foo', 'bar', 'baz'}
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这里考虑到之后例子太多,实在不能每次都打print啦,这种形式大家看的更清楚,这个直接用{}创建很简单,只要传递进元素就行啦
创建空集合
Set可以是空的。但是,请记住Python将空花括号 {} 视为空字典,因此定义空集的唯一方法是使用set()函数
>>> x = set()
>>> type(x)
<class 'set'>
>>> x = {}
>>> type(x)
<class 'dict'>
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一个空集合用布尔类型显示为False
>>> x = set()
>>> bool(x)
False
>>> x or 1
1
>>> x and 1
set()
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对比小结
对于这两种方法创建Set,本质区别在于以下两点
- set()的参数是可迭代的。它会生成要放入集合中的所有元素组成的List。
- 花括号 {} 中的对象完整地放入集合中,即使它们是可迭代的。
补充说明
集合中的元素可以是不同类型的对象,不一定非要是同一类型的,可以包含不同类型,比如:
>>> x = {42, 'foo', 3.14159, None}
>>> x
{None, 'foo', 42, 3.14159}
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但同时不要忘记set元素必须是不可变的。例如,元组可以包括在集合中:
>>> x = {42, 'foo', (1, 2, 3), 3.14159}
>>> x
{42, 'foo', 3.14159, (1, 2, 3)}
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但列表和字典是可变的,因此它们不能成为Set的元素:
>>> a = [1, 2, 3]
>>> {a}
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#70>", line 1, in <module>
{a}
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> d = {'a': 1, 'b': 2}
>>> {d}
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#72>", line 1, in <module>
{d}
TypeError: unhashable type: 'dict'
复制代码
Set大小以及成员
len()函数返回集合中元素的数量,而in和not in运算符可用于测试是否为Set中的元素:
>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> len(x)
3
>>> 'bar' in x
True
>>> 'qux' in x
False
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Set基本操作
方法和运算符
许多可用于Python其他数据类型的操作对集合没有意义。例如,无法对集合建立索引或切片。但是,Python在set对象上提供了运算符,这些操作符其实很多和数学里是一模一样的,相信数学好的朋友们对这部分简直不要太熟悉
所以对于Set的操作除了用普通的内置方法,我们也可以使用运算符,比较方便
Union 并集
- 用法:计算两个或更多集合的并集。
- 方法: x1.union(x2[, x3 ...])
- 运算符:x1 | x2 [| x3 ...] 让我们新建两个Set做测试:
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
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现在我们想求x1,x2的并集,如下图所示:
具体实现方法如下,或是用方法,或是用操作符:
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
>>> x1.union(x2)
{'foo', 'qux', 'quux', 'baz', 'bar'}
>>> x1 | x2
{'foo', 'qux', 'quux', 'baz', 'bar'}
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如果有两个以上的Set也是没有问题的,原理都是一样的:
>>> a = {1, 2, 3, 4}
>>> b = {2, 3, 4, 5}
>>> c = {3, 4, 5, 6}
>>> d = {4, 5, 6, 7}
>>> a.union(b, c, d)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
>>> a | b | c | d
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
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Intersection 交集
- 方法: x1.intersection(x2[, x3 ...])
- 运算符:x1 & x2 [& x3 ...]
- 用法:计算两个或更多集合的交集。
现在还让我们用刚才创建好的两个set,所求交集如下图:
实现仍然是两种方法:
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
>>> x1.intersection(x2)
{'baz'}
>>> x1 & x2
{'baz'}
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如果有多个集合的情况上面的方法依然有效,但是注意,结果仅包含所有指定集合中都存在的元素。
>>> a = {1, 2, 3, 4}
>>> b = {2, 3, 4, 5}
>>> c = {3, 4, 5, 6}
>>> d = {4, 5, 6, 7}
>>> a.intersection(b, c, d)
{4}
>>> a & b & c & d
{4}
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Difference 差集
- 方法: x1.difference(x2[, x3 ...])
- 运算符:x1 - x2 [- x3 ...]
- 用法:计算两个或更多集合的差集。大白话说就是x1去除x1和x2的共有元素 下图所示为x1.difference(x2)的目标结果:
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
>>> x1.difference(x2)
{'foo', 'bar'}
>>> x1 - x2
{'foo', 'bar'}
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还是老样子,适用于2个及以上的集合:
>>> a = {1, 2, 3, 30, 300}
>>> b = {10, 20, 30, 40}
>>> c = {100, 200, 300, 400}
>>> a.difference(b, c)
{1, 2, 3}
>>> a - b - c
{1, 2, 3}
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指定多个集合时,操作从左到右执行。在上面的示例中,首先计算a - b,得到{1,2,3,300}。然后从该集合中减去c,留下{1,2,3},具体流程如下图所示:
Symmetric Difference 对称差集
- 方法: x1.symmetric_difference(x2)
- 运算符:x1 ^ x2 [^ x3 ...]
- 用法:用来表示x1,x2 分别去除完x1,x2交集的其他元素的集合
实现方法如下;
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
>>> x1.symmetric_difference(x2)
{'foo', 'qux', 'quux', 'bar'}
>>> x1 ^ x2
{'foo', 'qux', 'quux', 'bar'}
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老规矩,支持2个及以上set的连续操作:
>>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> b = {10, 2, 3, 4, 50}
>>> c = {1, 50, 100}
>>> a ^ b ^ c
{100, 5, 10}
复制代码
当指定多个集合时,操作从左到右执行,奇怪的是,虽然 ^ 运算符允许多个集合,但.symmetric_difference()方法不允许
>>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> b = {10, 2, 3, 4, 50}
>>> c = {1, 50, 100}
>>> a.symmetric_difference(b, c)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
a.symmetric_difference(b, c)
TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)
复制代码
x1.isdisjoint(x2) 判断是否相交
- 方法: x1.isdisjoint(x2)
- 用法:确定两个集合是否具有任何共同的元素
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
>>> x1.isdisjoint(x2)
False
>>> x2 - {'baz'}
{'quux', 'qux'}
>>> x1.isdisjoint(x2 - {'baz'})
True
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从这个栗子可以看出,如果两个Set没有共同元素返回True,如果有返回True,如果返回True同时也意味着他们之间的交集为空集,这个很好理解:
>>> x1 = {1, 3, 5}
>>> x2 = {2, 4, 6}
>>> x1.isdisjoint(x2)
True
>>> x1 & x2
set()
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注意:目前还没有运算符对应这个方法
x1.issubset(x2) 判断x1是否为x2子集
- 方法: x1.issubset(x2)
- 运算符:x1 <= x2
- 用法:如果返回True,x1为x2子集,反之返回False
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x1.issubset({'foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux'})
True
>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
>>> x1 <= x2
False
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一个集合本身当然是它自己的子集啦:
>>> x = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> x.issubset(x)
True
>>> x <= x
True
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x1<x2 判断x1是否为x2的真子集
- 运算符:x1<x2
- 用法:判断x1是否为x2的真子集,如果返回True,x1为x2的真子集,反之返回False
首先。。。让我们回顾一下数学知识:真子集与子集类似,除了集合不能相同。如果x1的每个元素都在x2中,并且x1和x2不相等,则集合x1被认为是另一个集合x2的真子集
换个高大上的说法也可以:如果集合A⊆B,存在元素x∈B,且元素x不属于集合A,我们称集合A与集合B有真包含关系,集合A是集合B的真子集(proper subset)。记作A⊊B(或B⊋A),读作“A真包含于B”(或“B真包含A”)
>>> x1 = {'foo', 'bar'}
>>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x1 < x2
True
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x1 < x2
False
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虽然Set被认为是其自身的子集,但它本身并不是自己的真子集:
>>> x = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> x <= x
True
>>> x < x
False
复制代码
注意:目前还没有方法对应这个运算符
x1.issuperset(x2) 判断x1是否为x2的超集
- 方法:x1.issuperset(x2)
- 运算符:x1 >= x2
- 用法:判断x1是否为x2的超集,如果是返回True,反之返回False
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x1.issuperset({'foo', 'bar'})
True
>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
>>> x1 >= x2
False
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我们刚才已经看到过了一个Set是它自己本身的子集,这里也是一样的,它同时也是自己的超集
>>> x = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> x.issuperset(x)
True
>>> x >= x
True
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x1 > x2 判断x1是否为x2的真超集
- 运算符:x1 > x2
- 用法:判断x1是否为x2的真超集,如果是返回True,反之返回False
真超集与超集相同,除了集合不能相同。如果x1包含x2的每个元素,并且x1和x2不相等,则集合x1被认为是另一个集合x2的真超集。
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'foo', 'bar'}
>>> x1 > x2
True
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x1 > x2
False
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一个集合不是它自己的真超集,和真子集的原理相同
>>> x = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> x > x
False
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对Set进行修改
虽然集合中包含的元素必须是不可变类型,但可以修改集合本身。与上面的操作类似,可以使用多种运算符和方法来更改集合的内容。
**x1.update(x2) 通过union修改集合元素 **
- 方法:x1.update(x2[, x3 ...])
- 运算符:x1 |= x2 [| x3 ...]
- 用法:通过union修改集合
x1.update(x2) 和 x1 |= x2 作用是向集合x1中添加x2中所有x1不存在的元素。 停下3秒,我仔细读了这句话,觉得我表达的还可以,不知道大家读上去绕不绕,先看例子:
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}
>>> x1 |= x2
>>> x1
{'qux', 'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x1.update(['corge', 'garply'])
>>> x1
{'qux', 'corge', 'garply', 'foo', 'bar', 'baz'}
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**x1.intersection(x2) 通过intersection修改集合元素 **
- 方法:x1.intersection_update(x2[, x3 ...])
- 运算符:x1 &= x2 [& x3 ...]
- 用法:通过intersection修改集合 x1.intersection_update(x2) 和 x1 &= x2 会让x1只保留x1和x2的交集部分:
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}
>>> x1 &= x2
>>> x1
{'foo', 'baz'}
>>> x1.intersection_update(['baz', 'qux'])
>>> x1
{'baz'}
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**x1.difference_update(x2) 通过difference修改集合元素 **
- 方法:x1.difference_update(x2[, x3 ...])
- 运算符:x1 -= x2 [| x3 ...]
- 用法:通过difference修改集合
x1.difference_update(x2) and x1 -= x2 会让集合x1移除所有在x2出现的属于x1的元素:
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}
>>> x1 -= x2
>>> x1
{'bar'}
>>> x1.difference_update(['foo', 'bar', 'qux'])
>>> x1
set()
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**x1.symmetric_difference_update(x2) 通过对称差集修改集合元素 **
- 方法:x1.symmetric_difference_update(x2)
- 运算符:x1 ^= x2 这个我实在用语言解释不清了,看例子容易懂:
>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}
>>>
>>> x1 ^= x2
>>> x1
{'bar', 'qux'}
>>>
>>> x1.symmetric_difference_update(['qux', 'corge'])
>>> x1
{'bar', 'corge'}
复制代码
x.add( 添加元素
这个就很简单了, 类似List:
>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x.add('qux')
>>> x
{'bar', 'baz', 'foo', 'qux'}
复制代码
x.remove() 删除元素
如果删除的元素不存在会抛出异常
>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x.remove('baz')
>>> x
{'bar', 'foo'}
>>> x.remove('qux')
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#58>", line 1, in <module>
x.remove('qux')
KeyError: 'qux'
复制代码
这个时候为了避免出现错误可以用discard方法
>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x.discard('baz')
>>> x
{'bar', 'foo'}
>>> x.discard('qux')
>>> x
{'bar', 'foo'}
复制代码
利用pop删除随机元素并返回:
>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x.pop()
'bar'
>>> x
{'baz', 'foo'}
>>> x.pop()
'baz'
>>> x
{'foo'}
>>> x.pop()
'foo'
>>> x
set()
复制代码
利用clear可以清空一个集合:
>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
>>> x
{'foo', 'bar', 'baz'}
>>>
>>> x.clear()
>>> x
set()
复制代码
Frozen Sets
Frozen Sets是什么东西
Python提供了另一种称为冻结集合Frozen Sets的内置类型,它在所有方面都与集合完全相同,只不过Frozen Sets是不可变的。我们可以对冻结集执行非修改操作,比如:
>>> x = frozenset(['foo', 'bar', 'baz'])
>>> x
frozenset({'foo', 'baz', 'bar'})
>>> len(x)
3
>>> x & {'baz', 'qux', 'quux'}
frozenset({'baz'})
复制代码
如果胆敢尝试修改Frozen Sets:
>>> x = frozenset(['foo', 'bar', 'baz'])
>>> x.add('qux')
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#127>", line 1, in <module>
x.add('qux')
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'
>>> x.pop()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#129>", line 1, in <module>
x.pop()
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'pop'
>>> x.clear()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#131>", line 1, in <module>
x.clear()
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'clear'
>>> x
frozenset({'foo', 'bar', 'baz'})
复制代码
基本使用举例
Frozensets在我们想要使用集合的情况下很有用,但需要一个不可变对象。 例如,如果没有Frozen sets我们不能定义其元素也是集合的集合(nested),因为集合元素必须是不可变的,会报错:
>>> x1 = set(['foo'])
>>> x2 = set(['bar'])
>>> x3 = set(['baz'])
>>> x = {x1, x2, x3}
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#38>", line 1, in <module>
x = {x1, x2, x3}
TypeError: unhashable type: 'set'
复制代码
现在有了 Frozen sets,我们有了解决方案:
>>> x1 = frozenset(['foo'])
>>> x2 = frozenset(['bar'])
>>> x3 = frozenset(['baz'])
>>> x = {x1, x2, x3}
>>> x
{frozenset({'bar'}), frozenset({'baz'}), frozenset({'foo'})}
复制代码