Python序列结构--集合

集合：元素之间不允许重复

• 集合属于Python无序可变序列，元素之间不允许重复

集合对象的创建与删除

• 直接将值赋值给变量即可创建一个集合

  >>> a = {3,5}>>> type(a)<class ‘set‘>

• set()函数将列表、元组、字符串、range对象等其他可迭代对象转换为集合，如果原来的数据中存在重复元素，则转换为集合的时候只保留一个；如果原序列或迭代对象中有不可哈希的值，无法转换为集合，抛出异常

  >>> a_set=set(range(8,14))>>> a_set{8, 9, 10, 11, 12, 13}>>> b_set = set([0,1,2,3,0,1,2,3,7,8])>>> b_set{0, 1, 2, 3, 7, 8}

• 集合推导式来快速生成集合

  >>> {x.strip() for x in (‘he ‘,‘she  ‘,‘  I‘)}{‘I‘, ‘he‘, ‘she‘}>>> import random>>> x = {random.randint(1,500) for i in range(100)} #生成随机数，自动去除重复的元素>>> len(x)  # 一般而言输出结果会小于10094>>> {str(x) for x in range(10)}{‘1‘, ‘9‘, ‘4‘, ‘8‘, ‘3‘, ‘7‘, ‘2‘, ‘6‘, ‘0‘, ‘5‘}

集合的操作与运算

集合元素的增加和删除

• add()方法可以增加新元素，如果该元素已存在则忽略该操作，不会抛出异常；update()方法合并另外一个集合中的元素到当前集合中，并且自动去除重复元素

  >>> s = {1,2,3}>>> s.add(3)        # 添加元素，重复元素自动忽略>>> s.update({3,4}) # 更新字典，自动忽略重复的元素>>> s{1, 2, 3, 4}

• pop()方法随机删除并返回集合中的一个元素，如果为空则抛出异常；remove()方法删除集合中的元素，如果指定元素不存在则抛出异常；discard()方法从集合中删除一个特定的元素，如果元素不存在则忽略该操作；clear()方法清空集合

  >>> s{1, 2, 3, 4}>>> s.discard(5)        # 删除元素，不存在则忽略该操作>>> s.remove(5)         # 删除元素，不存在则抛出异常Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>KeyError: 5>>> s.pop()     # 删除并返回元素1>>> s{2, 3, 4}>>> s.clear()>>> sset()

集合运算

• 内置函数len()、max()、min()、sum()、sorted()、map()、filter()、enumerate()等也适用于集合。另外还支持数学意义上的交集、并集、差集等运算

  >>> a_set = set([8,9,10,11,12,113])>>> a_set{8, 9, 10, 11, 12, 113}>>> b_set = {0,1,2,3,7,8}>>> a_set | b_set       # 并集{0, 1, 2, 3, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 113}>>> a_set.union(b_set)  # 并集{0, 1, 2, 3, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 113}>>> a_set & b_set       # 交集{8}>>> a_set.intersection(b_set){8}>>> a_set.difference(b_set) # 差集{9, 10, 11, 12, 113}>>> b_set.difference(a_set){0, 1, 2, 3, 7}>>> a_set - b_set{9, 10, 11, 12, 113}>>> b_set - a_set{0, 1, 2, 3, 7}>>> a_set.symmetric_difference(b_set)   # 对称差集{0, 1, 2, 3, 7, 9, 10, 11, 12, 113}>>> a_set ^ b_set{0, 1, 2, 3, 7, 9, 10, 11, 12, 113}>>> x = {1,2,3}>>> y = {1,2,5}>>> z = {1,2,3,4}>>> x < y   # 比较集合大小/包含关系False>>> x < z   # 真子集True>>> y < zFalse>>> z < zFalse>>> z <= z  # 子集True>>> x.issubset(y) # 测试是否为子集False>>> x.issubset(z)True>>> x.issubset(x)True

不可变集合frozenset

用法与set基本类似，与set类不同的是，frozenset是不可变集合，没有提供add()、remove()等可以修改集合对象的方法

>>> x = frozenset(range(5))>>> xfrozenset({0, 1, 2, 3, 4})>>> x.add(2)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>AttributeError: ‘frozenset‘ object has no attribute ‘add‘>>> x | frozenset(range(5,10))      # 并集frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})>>> x & frozenset(range(4,10))      # 交集frozenset({4})>>> x - frozenset(range(4,10))      # 差集frozenset({0, 1, 2, 3})>>> frozenset(range(4)) < frozenset(range(5))   # 集合包含关系比较True

集合应用案例

• python字典和集合都使用hash表来存储元素，元素查询速度快，关键字in作用于字典和集合比作用于列表要快得多

  >>> import random>>> x1 = list(range(10000))>>> x2 = tuple(range(10000))>>> x3 = set(range(10000))>>> x4 = dict(zip(range(10000),range(10000)))>>> r = random.randint(0,9999)>>> for t in (x4, x3, x2, x1):...   start = time.time()...   for i in range(9999999):...     flag = (r in t)...   print(type(t),‘time used:‘, time.time() - start)...<class ‘dict‘> time used: 0.865715503692627<class ‘set‘> time used: 0.9040701389312744<class ‘tuple‘> time used: 487.52976393699646<class ‘list‘> time used: 488.0697581768036

• 作为集合快速的具体应用，可以使用集合快速提取序列中单一元素，即提取序列中所有不重复的元素

  >>> import random>>> listRandom = [random.choice(range(1000)) for i in range(100)]>>> len(listRandom)100>>> newSet = set(listRandom)>>> len(newSet)95

• 返回指定范围内一定数量的不重复数字

  >>> import random>>> def randomNumbers(number,start,end):...   ‘‘‘使用集合生成number个介于start和end之间的不重复随机数‘‘‘...   data = set()...   while len(data) < number:...     element = random.randint(start,end)...     data.add(element)...   return data...>>> randomNumbers(10,1,1000){66, 676, 550, 522, 333, 783, 499, 278, 59, 349}

• 返回指定范围内一定数量的不重复数字，使用random模块的sample()函数更好一些，但是random模块的sample()函数只支持列表、元组、集合、字符串和range对象，不支持字典以及map、zip、enumerate、filter等惰性求值的迭代对象

  >>> import random>>> random.sample(range(1, 700), 10)    # 选取指定分布中选取不重复元素[340, 489, 623, 121, 550, 632, 19, 531, 626, 591]

• 下面两段代码用来测试指定列表中是否包含非法数据，很明显第二段用集合的代码效率高一些

  >>> import random>>> lstColor = (‘red‘,‘green‘,‘blue‘)>>> colors = [random.choice(lstColor) for i in range(10000)]>>> for item in colors:...   if item not in lstColor:...     print(‘error:‘,item)...     break...>>>>>> if (set(colors) - set(lstColor)):...   print(‘error‘)...>>>

• 使用字典和集合模拟有向图结构，并实现了节点的入度和出度计算

  >>> def getDegress(orientedGraph,node):...   outDegree = len(orientedGraph.get(node,[]))...   inDegree = sum(1 for v in orientedGraph.values() if node in v)...   return (inDegree, outDegree)...>>> graph = {‘a‘ : set(‘bcdef‘), ‘b‘:set(‘ce‘), ‘c‘:set(‘d‘), ‘d‘: set(‘e‘), ‘e‘:set(‘f‘), ‘f‘:set(‘cgh‘),‘g‘:set(‘fhi‘), ‘h‘:set(‘fgi‘), ‘i‘:set() }>>> print(getDegress(graph, ‘h‘))(2, 3)>>>

序列解包的多种形式和用法

序列解包是Python中非常重要和常用的一个功能，可以使用非常简洁的形式完成复杂的功能，提高代码的可读性，减少了程序员代码的输入量

>>> x,y,z = 1,2,3>>> x1>>> y2>>> z3>>> v_tuple = (False,3.5,‘exp‘)>>> (x,y,z) = v_tuple>>> m,n,q = v_tuple>>> m,n,q = range(2)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)>>> m,n,q = range(3)    # 对range对象进行序列解包>>> x,y,z = range(4)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>ValueError: too many values to unpack (expected 3)>>> x,y,z = iter([1,2,3])   # 使用迭代器对象进行序列解包>>> x,y,z = map(str,range(3))   # 使用可迭代的map对象进行序列解包>>> x‘0‘>>> y‘1‘>>> x,y =y,x    # 交换两个变量的值>>> x‘1‘>>> y‘0‘

序列解包还可用于列表、字典、enumerate对象、filter对象等，对字典使用时，默认是对字典“键”进行操作，如果对“键：值“对进行操作应使用字典的items()方法说明，如果需要对字典”值“进行操作应该使用字典的values()方法明确指定

>>> a = [1,2,3]>>> b,c,d = a>>> x,y,z = sorted([1,3,2])>>> s = {‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}>>> b,c,d = s.items()>>> b(‘a‘, 1)>>> c(‘b‘, 2)>>> d(‘c‘, 3)>>> b,c,d = s>>> b‘a‘>>> c‘b‘>>> d‘c‘>>> b,c,d = s.values()>>> b1>>> c2>>> d3>>> a,b,c=‘ABC‘>>> a‘A‘>>> b‘B‘>>> c‘C‘

使用序列解包可以很方便地同时遍历多个序列

>>> keys = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘]>>> values = [1,2,3,4]>>> for k,v in zip(keys,values):...   print((k,v),end=‘ ‘)...(‘a‘, 1) (‘b‘, 2) (‘c‘, 3) (‘d‘, 4) >>>>>> x = [‘a‘,‘b‘,‘c‘]>>> for i,v in enumerate(x):...   print(‘The value on position {0} is {1}‘.format(i,v))...The value on position 0 is aThe value on position 1 is bThe value on position 2 is c>>> s = {‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}>>> for k,v in s.items():...   print((k,v),end=‘ ‘)...(‘a‘, 1) (‘b‘, 2) (‘c‘, 3) >>>

序列解包的另类用法和错误的用法：

>>> print(*[1,2,3])1 2 3>>> print(*[1,2,3],4,*(5,6))1 2 3 4 5 6>>> *range(4),4(0, 1, 2, 3, 4)>>> *range(4)  File "<stdin>", line 1SyntaxError: can‘t use starred expression here>>> {*range(4),4,*(5,6,7)}{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}>>> {‘x‘:1,**{‘y‘:2}}{‘x‘: 1, ‘y‘: 2}>>> a,b,c,d = range(3),3Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 2)>>> a,b,c,d = *range(3),3

下面的代码看起来与序列解包类型，但严格来说是序列解包的逆运算，与函数的可变长度参数一样，用来接收等号右侧的多个数值

>>> a,*b,c = 1,2,3,4,5>>> a1>>> b[2, 3, 4]>>> c5>>> a,b,c(1, [2, 3, 4], 5)>>> a,*b,c = range(20)>>> b[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]>>> *b = 1,2,4      # 等号左边必须为列表、元组或多个变量  File "<stdin>", line 1SyntaxError: starred assignment target must be in a list or tuple

原文地址：https://www.cnblogs.com/zxbdboke/p/10480215.html