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如果代碼和註釋不一致,那很可能兩者都錯了。
—— Norm Schryer
目錄
前幾節我們已經介紹了Python 中的列表list
,元組tuple
和 字典dict
,本節來介紹Python 中的最後一種數據結構——集合set
。
>>> set
<type 'set'>
1,Python 集合
Python 中的set
與 dict
很像,唯一的不同是,dict
中保存的是鍵值對
,而set
中只保存鍵
,沒有值
。
Python 集合
有如下特點:
- 集合中的元素是
唯一
的,不重複
的 - 集合中的元素是
無序
的 - 集合中的元素可以是任意一種
不可變
類型,比如字符串
,數字
,元組
- 集合中的元素可以動態的
增加/刪除
- Python 會在需要的時候自動的
擴容
和縮容
集合,方便開發者使用
2,聲明集合
Python 集合的聲明有兩種方式:
- 使用
set()
創建集合,()
中可爲空,也可以是任意的可迭代
類型,比如列表
,元組
,字典
- 使用大括號
{}
創建集合,從該創建方式上也能看出集合
與字典
很像
創建空集合
時,只能用set()
,而不能用{}
:
>>> s = set() # 空集合
>>> s
set()
>>> s = {} # 空的 {} 會被解析成字典
>>> s
{}
創建非空集合
時,可以用set()
,也可以用{}
:
>>> s = {1, 'abc', 1.5} # 用 {} 創建集合
>>> s
{1, 'abc', 1.5}
>>> s = set([1, 'abc', 1.5]) # 用列表創建集合
>>> s
{1, 'abc', 1.5}
>>> s = set((1, 'abc', 1.5)) # 用元組創建集合
>>> s
{1, 'abc', 1.5}
>>> s = set({'a':1, 'b':2, 'c':3}) # 用字典創建集合
>>> s # 只會包含字典中的鍵
{'c', 'b', 'a'}
由於集合中的元素是唯一的,如果初始化時的可迭代
數據中有重複的元素,則會自動刪去重複的元素:
>>> s = set([1, 2, 2, 3]) # 列表中有兩個 2
>>> s # 集合中只有一個 2
{1, 2, 3}
3,集合元素個數
使用len()
函數可以查看集合中元素的個數:
>>> s = set([1, 'abc', 1.5])
>>> s
{1, 'abc', 1.5}
>>> len(s) # 元素個數
3
4,訪問集合元素
由於Python 集合中的元素的是無序的,所以可不能使用下標
的方式來訪問集合中的單個元素。
我們可以使用for 循環
來遍歷集合中的所有元素:
>>> s = set([1, 'abc', 1.5])
>>> for i in s:
... print(i)
...
1
abc
1.5
5,集合運算
我們可以對兩個集合進行如下運算:
& 運算
:計算集合的交集
| 運算
:計算集合的並集
in 運算
:判斷某個元素是否在集合中
交集與並集
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2 # 交集
{2, 3}
>>> s1 | s2 # 並集
{1, 2, 3, 4}
in 運算
>>> s = set([1 , 2, 3])
>>> 1 in s
True
>>> 2 not in s
False
6,集合函數
使用dir(set)
查看集合支持的所有方法:
>>> dir(set)
['__and__', '__class__', '__contains__',
'__delattr__', '__dir__', '__doc__',
'__eq__', '__format__', '__ge__',
'__getattribute__', '__gt__', '__hash__',
'__iand__', '__init__',
'__init_subclass__', '__ior__',
'__isub__', '__iter__', '__ixor__',
'__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__',
'__new__', '__or__', '__rand__',
'__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__ror__', '__rsub__',
'__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__',
'__str__', '__sub__', '__subclasshook__',
'__xor__',
'add', 'clear', 'copy', 'difference',
'difference_update', 'discard',
'intersection', 'intersection_update',
'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset',
'pop', 'remove', 'symmetric_difference',
'symmetric_difference_update', 'union',
'update']
下面一一介紹這些非魔法方法
,共17 個。
1.add
方法
作用:向集合
S
中添加元素
原型:S.add(…) -> None
參數:任意不可變
類型數據
返回值: 總是返回None
由於集合中的元素是唯一的,向集合中添加元素時有兩種情況:
- 添加的元素集合中不存在:只要元素類型合法,就會成功添加進去
- 添加的元素集合中已存在:不會對集合進行任何操作
示例:
>>> s = set([1, 3, 5]) # 初始化一個集合
>>> s
{1, 3, 5}
>>> s.add(7) # 向集合中添加一個不存在的元素
>>> s
{1, 3, 5, 7}
>>> s.add(5) # 向集合中添加一個已存在的元素
>>> s
{1, 3, 5, 7}
2.remove
方法
作用:刪除集合
S
中的元素
原型:S.remove(…) -> None
參數:任意不可變
類型數據
返回值:當要刪除的元素存在時,返回None
,否則,拋出異常
示例:
>>> s = set([1, 3, 5])
>>> s
{1, 3, 5}
>>> s.remove(3) # 元素 3 存在
>>> s # 成功刪除
{1, 5}
>>> s.remove(3) # 元素 3,已不存在
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 3 # 拋出異常
3.discard
方法
作用:用於刪除集合
S
中的元素,與remove
方法的不同是,如果元素不存在,不會拋出異常
原型:S.discard(…) -> None
參數:任意不可變
類型數據
返回值:總是返回None
示例:
>>> s = set([1, 3, 5, 6])
>>> s.discard(3) # 刪除一個已存在的元素
>>> s
{1, 5, 6}
>>> s.discard(7) # 刪除一個不存在的元素
>>> s
{1, 5, 6}
4.pop
方法
作用:隨機刪除並返回集合
S
中的一個元素
原型:S.pop() -> item
參數:無
返回值:被刪除的元素,如果集合爲空,拋出異常
示例:
>>> s = set([3, 5, 1])
>>> s.pop() # 刪除並返回 1
1
>>> s.pop() # 刪除並返回 3
3
>>> s.pop() # 刪除並返回 5
5
>>> s # 集合爲空
set()
>>> s.pop() # 拋出異常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'pop from an empty set'
5.union
方法
作用:用於合併多個集合,相當於多個集合做
並集運算
原型:set.union(…) -> set
參數:任意多個可迭代類型數據
返回值: 返回新的集合
示例:
>>> # 參數中有集合,元組,列表
>>> set.union({2, 3}, (3, 5), [5, 6])
{2, 3, 5, 6}
6.update
方法
作用:向集合
S
中添加元素
原型:S.update(…) -> None
參數:任意多個可迭代類型數據
返回值:總是返回None
示例:
>>> s = set({2})
>>> s
{2}
>>> s.update({3, 5}, {5, 6}, [7, 8])
>>> s
{2, 3, 5, 6, 7, 8}
7.clear
方法
作用:清空集合
S
原型:S.clear() -> None
參數:無
返回值:總是返回None
示例:
>>> s = set([1, 3, 5])
>>> s
{1, 3, 5}
>>> s.clear()
>>> s # 集合爲空
set()
8.copy
方法
作用:淺拷貝集合
S
原型:S.copy( ) -> set
參數:無
返回值:一個集合
示例:
>>> s = set([1, 3, 5])
>>> s
{1, 3, 5}
>>> s1 = s.copy()
>>> s1
{1, 3, 5}
9.difference
方法
作用:集合的差集
原型:S.difference(…) -> set
參數:任意多個可迭代類型數據
返回值:一個集合
示例:
>>> s = set([1, 3, 5, 6])
>>> # 參數可以是任意的可迭代類型
>>> s.difference({1}, [3], (4, 5))
{6}
10.difference_update
方法
作用:集合的差集,與
difference
方法的不同是,difference_update
直接在集合S
上做修改
原型:S.difference_update(…) -> None
參數:任意多個可迭代類型數據
返回值:總是返回None
示例:
>>> s = set([1, 3, 5, 6])
>>> s.difference_update({1}, [3], (4, 5))
>>> s
{6}
11.intersection
方法
作用:集合的交集
原型:S.intersection(…) -> set
參數:任意多個可迭代類型數據
返回值:一個集合
示例:
>>> s = set([1, 3, 5, 6])
>>> s.intersection({1}, [3], (4, 5)) # 相當於 s & {1} & [3] & (4, 5)
set()
>>> s.intersection({1, 3}, [3, 4], (3, 4, 5)) # 相當於 s & {1, 3} & [3,4] & (3, 4, 5)
{3}
12.intersection_update
方法
作用:集合的交集,與
intersection
方法的不同是,intersection_update
直接在集合S
上做修改
原型:S.difference_update(…) -> None
參數:任意多個可迭代類型數據
返回值:總是返回None
示例:
>>> s = set([1, 3, 5, 6])
>>> s.intersection_update({1, 3}, [3,4], (3, 4, 5))
>>> s
{3}
13.isdisjoint
方法
作用:用於判斷兩個集合中是否有相同的元素
原型:S.isdisjoint(…) -> bool
參數:任意可迭代類型數據
返回值:如果有相同的元素,返回False
,否則,返回True
示例:
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([3, 4, 5])
>>> s3 = set([5, 6])
>>> s1.isdisjoint(s2) # s1, s2 中有相同的元素
False
>>> s1.isdisjoint(s3) # s1, s3 中沒有相同的元素
True
>>> s1.isdisjoint((4, 5)) # 參數是元組
True
14.issubset
方法
作用:判斷集合
S
是否是另一個集合的子集
原型:S.issubset(…) -> bool
參數:任意可迭代類型數據
返回值:bool
類型
示例:
>>> s = set([1, 3, 5])
>>> s.issubset({1, 3, 5, 7}) # 參數是字典
True
>>> s.issubset([1, 3, 5, 7]) # 參數是數組
True
>>> s.issubset([1, 3, 7])
False
15.issuperset
方法
作用:判斷一個集合是否是另一個集合
S
的子集,是issubset
方法的反義
原型:S.issuperset(…) -> bool
參數:任意可迭代類型數據
返回值:bool
類型
示例:
>>> s.issuperset({1, 3, 5, 7})
False
>>> s.issuperset({1, 3})
True
16.symmetric_difference
方法
作用:返回兩個集合中不重複的元素集合
原型:S.symmetric_difference(…) -> set
參數:任意可迭代類型數據
返回值:一個集合
示例:
>>> s = set([1, 3, 5])
>>> s
{1, 3, 5}
>>> s.symmetric_difference([8, 9])
{1, 3, 5, 8, 9}
>>> s.symmetric_difference([8, 3])
{8, 1, 5}
17.symmetric_difference_update
方法
作用:求兩個集合中不重複的元素集合,與
symmetric_difference
方法的不同是,symmetric_difference_update
方法,直接在S
修改
原型:S.symmetric_difference_update(…) -> None
參數:任意可迭代類型數據
返回值:總是返回None
示例:
>>> s = set([1, 3, 5])
>>> s.symmetric_difference_update({6, 8})
>>> s
{1, 3, 5, 6, 8}
>>> s.symmetric_difference_update({6, 8})
>>> s
{1, 3, 5}
(完。)
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