что такое set в питоне
№11 Множества (set) / Уроки по Python для начинающих
Множества — неупорядоченная и не индексируемая последовательность. В Python множества пишутся в фигурных скобках.
Создание множества:
Примечание. Они не упорядочены, поэтому элементы будут отображаться в произвольном порядке.
Множество хранит только уникальные элементы:
Доступ к элементам
Проверим присутствует ли «dict» этой последовательности:
Изменение элементов
Вы не можете менять элементы set, но можете добавлять новые.
Добавить элементы
Получите длину set
Удаление элементов
Примечание: Если элемент, который нужно удалить не существует, remove() вызовет ошибку.
Убрать “list” используя метод discard() :
Примечание. Если элемент для удаления не существует, discard() не будет вызывать ошибку.
Вы также можете использовать метод pop() — для удаления элемента, но он удалит только последний элемент. Помните, что set не упорядочены, поэтому вы не будите знать, какой элемент удаляете.
Возвращаемое значение метода pop () — это удаленный элемент.
Метод clear() очистит множество:
Ключевое слово del полностью удалит множество:
Конструктор set()
Есть так же возможность использовать конструктор set() для создания множества.
Методы Set
В Python есть встроенные методы, с помощью которых вы можете работать с sets.
Set Python. Множества в Python
В языке Python есть тип данных, который может быть очень полезен для работы с множествами – это set. В данном уроке будет рассказано о том, как работать с множествами (set python) и об операциях над ними.
Что это
Set в Python — это тип данных, встроенный в язык и предназначенный для работы с последовательностями, которые имеют свойства математических множеств. В качестве элементов набора данных выступают различные неизменяемые объекты. В python множество может состоять из не ограниченного количества элементов и они могут быть любых неизменяемых типов, таких как кортежи, числа, строки и т. д. Однако, множество не поддерживает mutable элементы, к примеру списки, словари, и прочие. Python множества — это изменяемые коллекции элементов, обладающие некоторыми особенностями:
— их элементы не упорядочены;
— их элементы не повторяются.
Таким образом, множеством в языке Python является неупорядоченная совокупность элементов, при том уникальных. Порядок расстановки элементов не учитывается при работе с его содержимым. Над одним или несколькими множествами можно выполнять разные операции, используя функции, содержащиеся в стандартной библиотеке Python.
Как создать множество python
Перед тем как выполнять операции с множеством, необходимо его создать. Существует несколько способов создавать множества в Python. Можно это сделать, присвоив любой переменной коллекцию значений, окружив их фигурными скобками <>, а так же разделить все элементы запятыми.
Создание множества в Python выглядит следующим образом:
Множества в Python
Множества (set) в Python — это встроенный тип, предлагающий широкий набор возможностей, которые повторяют теорию множеств из математики. Тем не менее интерпретация может отличаться от той, что принята в математике. Set импортировать не нужно. А в этом материале вы узнаете о нем все, что потребуется для работы.
Что это
Множества — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов, сгруппированных под одним именем. Множество может быть неоднородным — включать элементы разных типов. Множество всегда состоит только из уникальных элементов (дубли запрещены) в отличие от списков и кортежей в Python. Объект set — это также коллекция уникальных хэшируемых объектов. Объект называется хэшируемым в том случае, если его значение хэша не меняется. Это используется в ключах словарей и элементах множеств, ведь значения хэшей применяются в их внутренних структурах.
Чаще всего множества в Python используются для проверки на принадлежность, удаления повторов из последовательности и выполнения математических операций, таких как пересечение, объединение, поиск разностей и симметрических разностей. Изображение ниже показывает два примера множеств (алфавит и цифры), каждый из которых включает уникальные неизменяемые объекты.
Создание множеств Python
Создать объект set в Python можно двумя путями:
Примечание: не используйте зарезервированные ключевые слова и названия встроенных классов в качестве имен для множеств. Это не поощряется в программировании на Python.
Первый способ (с использованием фигурных скобок <> ) определенно проще.
Добавление элементов в множества Python
Добавление одного элемента в множество Python
Добавление нескольких элементов в множество Python
Удаление элементов из множеств Python
Один или несколько элементов можно удалить из объекта set с помощью следующих методов. Их отличие в виде возвращаемого значения.
remove()
Метод remove() полезен в тех случаях, когда нужно удалить из множества конкретный элемент и вернуть ошибку в том случае, если его нет в объекте.
Следующий код показывает метод remove() в действии.
discard()
Метод discard() полезен, потому что он удаляет конкретный элемент и не возвращает ошибку, если тот не был найден во множестве.
Метод pop() удаляет по одному элементу за раз в случайном порядке. Set — это неупорядоченная коллекция, поэтому pop() не требует аргументов (индексов в этом случае). Метод pop() можно воспринимать как неконтролируемый способ удаления элементов по одному из множеств в Python.
Методы множеств Python
Вот что выдаст функция для объекта set в Python.
Часто используемые функции множеств Python
Вот на какие также стоит обратить внимание.
Функция принадлежности (членства)
Она проверяет на наличие конкретного элемента в множестве.
Разные функции
copy() — создает копию существующего множества и сохраняет ее в новом объекте.
clear() —очищает множество (удаляет все элементы за раз)
del — удаляет множество целиком
Операции множеств в Python
В этом разделе вы узнаете о разных операциях над множествами, которые являются частью теории множеств.
Объединение множеств
Пересечение множеств
Разность множеств
Симметричная разность множеств
Подмножество и надмножество в Python
Бонус
А теперь бонус для тех, кто дочитал до этого места. Многие начинающие программисты задаются вопросом, как удалить повторяющиеся элементы из списка?
Выводы
Python и теория множеств
В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.
Следует сразу сделать оговорку, что эта статья ни в коем случае не претендует на какую-либо математическую строгость и полноту, скорее это попытка доступно продемонстрировать примеры использования множеств в языке программирования Python.
Множество
Множество – это математический объект, являющийся набором, совокупностью, собранием каких-либо объектов, которые называются элементами этого множества. Или другими словами:
Множество – это не более чем неупорядоченная коллекция уникальных элементов.
Что значит неупорядоченная? Это значит, что два множества эквивалентны, если содержат одинаковые элементы.
Элементы множества должны быть уникальными, множество не может содержать одинаковых элементов. Добавление элементов, которые уже есть в множестве, не изменяет это множество.
Множества, состоящие из конечного числа элементов, называются конечными, а остальные множества – бесконечными. Конечное множество, как следует из названия, можно задать перечислением его элементов. Так как темой этой статьи является практическое использование множеств в Python, то я предлагаю сосредоточиться на конечных множествах.
Множества в Python
Множество в Python можно создать несколькими способами. Самый простой – это задать множество перечислением его элементов в фигурных скобках:
Единственное ограничение, что таким образом нельзя создать пустое множество. Вместо этого будет создан пустой словарь:
Для создания пустого множества нужно непосредственно использовать set() :
Также в set() можно передать какой-либо объект, по которому можно проитерироваться (Iterable):
Ещё одна возможность создания множества – это использование set comprehension. Это специальная синтаксическая конструкция языка, которую иногда называют абстракцией множества по аналогии с list comprehension (Списковое включение).
Хешируемые объекты
Существует ограничение, что элементами множества (как и ключами словарей) в Python могут быть только так называемые хешируемые (Hashable) объекты. Это обусловлено тем фактом, что внутренняя реализация set основана на хеш-таблицах. Например, списки и словари – это изменяемые объекты, которые не могут быть элементами множеств. Большинство неизменяемых типов в Python (int, float, str, bool, и т.д.) – хешируемые. Неизменяемые коллекции, например tuple, являются хешируемыми, если хешируемы все их элементы.
Объекты пользовательских классов являются хешируемыми по умолчанию. Но практического смысла чаще всего в этом мало из-за того, что сравнение таких объектов выполняется по их адресу в памяти, т.е. невозможно создать два «равных» объекта.
Скорее всего мы предполагаем, что объекты City(«Moscow») должны быть равными, и следовательно в множестве cities должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса City :
Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:
Свойства множеств
Тип set в Python является подтипом Collection (про коллекции), из данного факта есть три важных следствия:
Принадлежность множеству
Мощность множества
Мощность множества – это характеристика множества, которая для конечных множеств просто означает количество элементов в данном множестве. Для бесконечных множеств всё несколько сложнее.
Перебор элементов множества
Как уже было отмечено выше, множества поддерживают протокол итераторов, таким образом любое множество можно использовать там, где ожидается iterable-объект.
Отношения между множествами
Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.
Равные множества
Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.
Непересекающиеся множества
Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.
Подмножество и надмножество
Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.
Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества.
Само множество является подмножеством самого себя.
Операции над множествами
Рассмотрим основные операции, опредяляемые над множествами.
Объединение множеств
Объединение множеств – это множество, которое содержит все элементы исходных множеств. В Python есть несколько способов объединить множества, давайте рассмотрим их на примерах.
Добавление элементов в множество
Пересечение множеств
Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.
Разность множеств
Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.
Удаление элементов из множества
Симметрическая разность множеств
Симметрическая разность множеств – это множество, включающее все элементы исходных множеств, не принадлежащие одновременно обоим исходным множествам. Также симметрическую разность можно рассматривать как разность между объединением и пересечением исходных множеств.
Заключение
Я надеюсь, мне удалось показать, что Python имеет очень удобные встроенные средства для работы с множествами. На практике это часто позволяет сократить количество кода, сделать его выразительнее и легче для восприятия, а следовательно и более поддерживаемым. Я буду рад, если у вас есть какие-либо конструктивные замечания и дополнения.
Множества (set)
На этом занятии поговорим о новом типе данных в Python – множестве (set). По определению:
Множество (set) – это неупорядоченная коллекция уникальных элементов.
То есть коллекция, в которой отсутствуют дублирующие значения. Для создания множества используется следующий синтаксис:
Выведем в консоль эту коллекцию и ее тип:
Это объявление очень похоже на словарь. Только в словаре мы помимо значений еще указывали ключи. Здесь же ключей нет – только значения. Причем, если мы попробуем добавить туда вот такие повторяющиеся значения:
то они будут проигнорированы:
И это ключевая особенность работы этой коллекции: она автоматически отбрасывает все дубли.
В качестве значений множества можно использовать любой неизменяемый тип: числа, строки, кортежи. Например:
Также множества можно создавать с помощью специальной функции set:
или, указать в качестве аргумента любой итерируемый объект:
или даже функцию range:
Обратите внимание, если попытаться создать пустое множество вот так:
то получим не пустое множество, а пустой словарь! Пустое множество создается именно с помощью функции set:
Как можно использовать множества в программах? Например, если нам нужно из списка удалить все дубли:
мы можем его сначала превратить в множество из уникальных значений:
а, затем, обратно в список, используя функцию list:
Видите, как эту операцию можно просто реализовать на Python. Причем, две последние операции можно объединить в одну вот так:
Элементы множества можно обходить с помощью оператора цикла for:
В результате, все значения множества будут выведены в консоль. Причем, мы можем перебирать именно значения множеств, индексов у этих элементов нет, т.к. множество – это неупорядоченная коллекция. И вот такая операция
Методы добавления/удаления элементов в множестве
Для добавления элемента в множество используется метод add:
И, так как множества – это изменяемый тип данных, то этот метод сразу добавит этот элемент, если такого еще нет. То есть, если мы попробуем добавить 7 еще раз:
то множество не изменится.
Если необходимо в множество добавить сразу несколько значений, то для этого можно воспользоваться методом update:
В качестве аргумента мы должны указать итерируемый объект, например, список, значения которого и будут добавлены в множество, разумеется, с проверкой их уникальности. Или, так:
Строка – это тоже итерируемый объект, и ее уникальные символы будут добавлены в множество. И так далее, в качестве аргумента метода update можно указывать любой перебираемый объект.
Для удаления элемента по значению используется метод discard:
Если еще раз попытаться удалить двойку:
то ничего не произойдет и множество не изменится.
Другой метод для удаления элемента по значению – remove:
но при повторном таком вызове:
возникнет ошибка, т.к. значение 4 в множестве уже нет. То есть, данный метод возвращает ошибку при попытке удаления несуществующего значения. Это единственное отличие в работе этих двух методов.
Также удалять элементы можно и с помощью метода pop:
При этом он возвращает удаляемое значение, а сам удаляемый элемент оказывается, в общем-то, случайным, т.к. множество – это неупорядоченный список. Если вызвать этот метод для пустого множества, то возникнет ошибка:
Наконец, если нужно просто удалить все элементы из множества, то используется метод:
На следующем занятии мы продолжим рассматривать множества и поговорим об операциях над них, а также о возможности их сравнения.
Видео по теме
#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер
#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm
#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id
#4. Числовые типы, арифметические операции
#5. Математические функции и работа с модулем math
#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()
#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not
#8. Введение в строки. Базовые операции над строками
#9. Знакомство с индексами и срезами строк
#10. Основные методы строк
#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки
#12. Форматирование строк: метод format и F-строки
#14. Срезы списков и сравнение списков
#15. Основные методы списков
#16. Вложенные списки, многомерные списки
#17. Условный оператор if. Конструкция if-else
#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else
#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие
#20. Оператор цикла while
#21. Операторы циклов break, continue и else
#22. Оператор цикла for. Функция range()
#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()
#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()
#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов
#27. Генераторы списков (List comprehensions)
#28. Вложенные генераторы списков
#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями
#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле
#31. Кортежи (tuple) и их методы
#32. Множества (set) и их методы
#33. Операции над множествами, сравнение множеств
#34. Генераторы множеств и генераторы словарей
#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов
#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование
#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД
#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры
#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs
#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций
#41. Рекурсивные функции
#42. Анонимные (lambda) функции
#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal
#44. Замыкания в Python
#45. Введение в декораторы функций
#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций
#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from
#48. Импорт собственных модулей
#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка
#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты
#51. Функция open. Чтение данных из файла
#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов
#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах
#54. Выражения генераторы
#55. Функция-генератор. Оператор yield
#56. Функция map. Примеры ее использования
#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов
#58. Функция zip. Примеры использования
#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted
#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу
#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных
#62. Функции all и any. Примеры их использования
#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления
#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы
#65. Модуль random стандартной библиотеки
© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта