Множества в python set() примеры

Введение

Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk

Python — язык с динамической типизацией и позволяет нам довольно вольно оперировать переменными разных типов. Однако при написании кода мы так или иначе предполагаем переменные каких типов будут использоваться (это может быть вызвано ограничением алгоритма или бизнес логики)

И для корректной работы программы нам важно как можно раньше найти ошибки, связанные с передачей данных неверного типа

Сохраняя идею динамической утиной типизации в современных версиях Python (3.6+) поддерживает аннотации типов переменных, полей класса, аргументов и возвращаемых значений функций:

• PEP 3107 — Function Annotations
• PEP 484 — Type Hints
• PEP 526 — Syntax for Variable Annotations

Аннотации типов просто считываются интерпретатором Python и никак более не обрабатываются, но доступны для использования из стороннего кода и в первую очередь рассчитаны для использования статическими анализаторами.

Меня зовут Тихонов Андрей и я занимаюсь backend-разработкой в Lamoda.

В этой статье я хочу объяснить основы использования аннотаций типов и рассмотреть типичные примеры, реализуемые аннотациями из пакета .

Set Operations in Python

Sets are used to carry out mathematical functionality set operations such as union, difference, intersection, and symmetric difference.

Set Union – Inclusion of all elements from both the sets.

Union operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Union of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {6, 7, 8}

print(X | Y)
print(Y.union(X))

Output:

{1, 2, 3, 6, 7, 8} {1, 2, 3, 6, 7, 8}

Set Intersection – Inclusion of elements that are common to both the sets.

Intersection operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using ) method

Example: Intersection of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X & Y)
print(Y.intersection(X))

Output:

{2, 3} {2, 3}

Set Difference – Inclusion of elements from either of the sets.

(A – B) contains the elements that are only in set A but not in set B.

(B – A) contains the elements that are only in set B but not in set A.

Difference operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Difference of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X - Y)

print(Y.difference(X))

Output:

{1} {8}

Symmetric Difference operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Symmetric Difference of Sets

X = {1, 2, 3, 9, 0}
Y = {3, 2, 8, 7, 5}

print(X ^ Y)

print(Y.symmetric_difference(X))

Output:

{0, 1, 5, 7, 8, 9} {0, 1, 5, 7, 8, 9}

Значения нотации «О» большое

На письме временная сложность алгоритма обозначается как O(n), где n — размер входной коллекции.

O(1)

Обозначение константной временной сложности. Независимо от размера коллекции, время, необходимое для выполнения операции, константно. Это обозначение константной временной сложности. Эти операции выполняются настолько быстро, насколько возможно. Например, операции, которые проверяют, есть ли внутри коллекции элементы, имеют сложность O(1).

O(log n)

Обозначение логарифмической временной сложности. В этом случае когда размер коллекции увеличивается, время, необходимое для выполнения операции, логарифмически увеличивается. Эту сложность имеют потенциально оптимизированные алгоритмы поиска.

O(n)

Обозначение линейной временной сложности. Время, необходимое для выполнения операции, прямо и линейно пропорционально количеству элементов в коллекции. Это обозначение линейной временной сложности. Это что-то среднее с точки зрения производительности. Например, если мы хотим суммировать все элементы в коллекции, нужно будет выполнить итерацию по коллекции. Следовательно, итерация коллекции является операцией O(n).

O(n log n)

Обозначение квазилинейной временной сложности. Скорость выполнения операции является квазилинейной функцией числа элементов в коллекции. Временная сложность оптимизированного алгоритма сортировки обычно равна O(n log n).

O(n^2)

Обозначение квадратичной временной сложности. Время, необходимое для выполнения операции, пропорционально квадрату элементов в коллекции.

O(n!)

Обозначение факториальной временной сложности. Каждая операция требует вычисления всех перестановок коллекции, следовательно требуемое время выполнения операции является факториалом размера входной коллекции. Это очень медленно.

Нотация «O» большое относительна. Она не зависит от машины, игнорирует константы и понятна широкой аудитории, включая математиков, технологов, специалистов по данным и т. д.

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 :

Также в 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 должны быть равными, и следовательно в множестве должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса :

Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:

• Хеш объекта не должен изменяться, пока этот объект существует
• Равные объекты должны возвращать одинаковый хеш

Вопрос 8. В чём разница между remove, pop и del?

Сложность: (ー_ー)

Каждый из этих трёх методов (точнее, двух методов и одной команды) удаляет элементы списка. Но каждый делает это по-своему и, соответственно, применяется в разных ситуациях.

remove()

Метод remove() удаляет из списка первое совпадающее значение.

Возьмём список и удалим из него элемент ‘b’:

Первая ‘b’ исчезла, но вторая ‘b’ осталась в списке.

pop()

Метод pop() удаляет элемент по индексу и возвращает этот элемент:

Индексация в Python идёт с нуля, поэтому элемент с индексом 2 — третий по счёту. В последних строчках мы вывели изменённый список.

del

Команда del тоже удаляет элемент списка по его индексу, но имеет отличный от pop() синтаксис и ничего не возвращает:

Мы недосчитались четвёртого по индексу (и пятого по счёту) элемента, то есть ‘b’.

Также команда del может удалять из списка срезы (slices):

При указании границ среза в Python последний элемент в срез не входит. Поэтому из списка удалены элементы с третьего (индекс 2) по пятый (индекс 4), исключая последний, то есть 66.25 и 333.

Наконец, del может удалять целые переменные.

Creation of Sets in Python

Set can be created by placing all the elements within curly braces {}, separated by a comma. They can also be created by using the built-in function .

The elements can be of different data types, but a Set doesn’t support mutable elements. Sets are unordered, so one can’t be sure of the order of elements in which they will appear.

Example: Creation of Sets

Days=set()
Fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
Name=set('Quit')
print(Name)
print(Fruits)
print(Days)

Output:

{‘u’, ‘Q’, ‘i’, ‘t’} {‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} {‘Sun’, ‘Wed’, ‘Mon’, ‘Thu’, ‘Tue’, ‘Sat’, ‘Fri’}

Recommended Readings:

1. List in Python
2. Array in Python
3. Python Tuple

Операции с множествами Python

Множества могут использоваться для выполнения математических операций: объединение, пересечение и симметричная разница.

Рассмотрим следующие два множества:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

Объединение множеств

Объединение A и B — это множество всех элементов из обоих множеств.

Объединение  осуществляется с помощью оператора |. Эту же операцию можно осуществить с помощью метода union().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор |
# Вывод: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(A | B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию union
>>> A.union(B)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

# используем функцию union для B
>>> B.union(A)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Пересечение множеств питон (python)

Пересечение A и B – операция получения набора элементов, которые являются общими для обоих множеств.

Пересечение осуществляется с помощью оператора &. Эту же операцию можно произвести с помощью метода intersection().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор &
# Вывод: {4, 5}
print(A & B) 

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию intersection для A
>>> A.intersection(B)
{4, 5}

# используем функцию intersection для B
>>> B.intersection(A)
{4, 5}

Определение разницы множеств

Разница A и B (A — B) – операция получения множества элементов, которые принадлежат только  A, но не принадлежат B. Точно так же,  B — A представляет собой множество элементов принадлежащих B , но не принадлежащих А.

Разница определяется с помощью оператора -. или метода difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор - для A
# Вывод: {1, 2, 3}
print(A - B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию difference для A
>>> A.difference(B)
{1, 2, 3}

# используем оператор - для B
>>> B - A
{8, 6, 7}

# используем функцию difference для B
>>> B.difference(A)
{8, 6, 7}

Симметричная разница множеств

Симметричная разница A и B — это множество элементов в A и B, за исключением тех, которые являются общими для обоих множеств. Она определяется с помощью оператора ^ или метода symmetric_difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор ^
# Вывод: {1, 2, 3, 6, 7, 8}
print(A ^ B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию symmetric_difference для A
>>> A.symmetric_difference(B)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

# используем функцию symmetric_difference для B
>>> B.symmetric_difference(A)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Methods in Sets

Method	Description
add()	Adds an element to the set
clear()	Removes all the elements from the set
copy()	Returns a copy of the set
difference()	Returns a set containing the difference between two or more sets
difference_update()	Removes the items in this set that are also included in another, specified set
discard()	Remove the specified item
intersection()	Returns a set, that is the intersection of two other sets
intersection_update()	Removes the items in this set that are not present in other, specified set(s)
isdisjoint()	Returns whether two sets have a intersection or not
issubset()	Returns whether another set contains this set or not
issuperset()	Returns whether this set contains another set or not
pop()	Removes an element from the set
remove()	Removes the specified element
symmetric_difference()	Returns a set with the symmetric differences of two sets
symmetric_difference_update()	inserts the symmetric differences from this set and another
union()	Return a set containing the union of sets
update()	Update the set with the union of this set and others

Операторы сравнения

Оператор
Пример
Смысл
Результат

Эквивалентно

если значение равно значению , в противном случае

Не эквивалентно

если не равно и в противном случае

Меньше

если меньше чем , в противном случае

Меньше или равно

если меньше или равно , в противном случае

Больше

если больше , в противном случае

Больше или равно

если больше или равно , в противном случае

Вот примеры используемых операторов сравнения:

>>> a = 10
>>> b = 20
>>> a == b
False
>>> a != b
True
>>> a <= b
True
>>> a >= b
False
>>> a = 30
>>> b = 30
>>> a == b
True
>>> a <= b
True
>>> a >= b
True

Операторы сравнения обычно используются в булевых контекстах, таких как условные операторы и операторы цикла, для процессом вычислений, как вы увидите позже.

Равенство для значений с плавающей точкой

Вспомните из более раннего обсуждения , что значение хранится внутри для объекта может быть не совсем таким, как вы думаете. По этой причине не рекомендуется сравнивать значения с плавающей точкой для точного равенства. Рассмотрим этот пример:

>>> x = 1.1 + 2.2
>>> x == 3.3
False

Бабах! Внутренние представления операндов сложения не совсем равны и , поэтому вы не можете полагаться на для точного сравнения с .

Предпочтительным способом определения того, являются ли два значения с плавающей точкой «равными», является вычисление того, находятся ли они близко друг к другу, с учетом некоторого допуска. Посмотрите на этот пример:

>>> tolerance = 0.00001
>>> x = 1.1 + 2.2
>>> abs(x - 3.3) < tolerance
True

Функция возвращает абсолютное значение. Если абсолютное значение разности между двумя числами меньше указанного допуска, они достаточно близки друг к другу, чтобы считаться равными.

Other Set Operations

We can test if an item exists in a set or not, using the keyword.

Output

True
False

Built-in Functions with Set

Built-in functions like , , , , , , , etc. are commonly used with sets to perform different tasks.

Function	Description
all()	Returns if all elements of the set are true (or if the set is empty).
any()	Returns if any element of the set is true. If the set is empty, returns .
enumerate()	Returns an enumerate object. It contains the index and value for all the items of the set as a pair.
len()	Returns the length (the number of items) in the set.
max()	Returns the largest item in the set.
min()	Returns the smallest item in the set.
sorted()	Returns a new sorted list from elements in the set(does not sort the set itself).
sum()	Returns the sum of all elements in the set.

Python set remove

Python has two basic methods for removing elements: and
. The method removes the specified
element from the set and raises if the element is not in
the set. The method removes an element from the set and does
nothing if the element to be removed is not in the set.

python_set_remove.py

#!/usr/bin/python3

words = { "spring", "table", "cup", "bottle", "coin" }

words.discard("coin")
words.discard("pen")

print(words)

words.remove("cup")

try:
    words.remove("cloud")
except KeyError as e:
    pass    

print(words)

In the example, we delete set elements with and
.

try:
    words.remove("cloud")
except KeyError as e:
    pass  

If we did not catch the , the script would terminate
without executing the last statement.

$ ./python_set_remove.py 
{'table', 'cup', 'bottle', 'spring'}
{'table', 'bottle', 'spring'}

This is the output.

Встроенные типы

Хоть вы и можете использовать стандартные типы в качестве аннотаций, много полезного сокрыто в модуле .

Optional

Если вы пометите переменную типом и попытаетесь присвоить ей , будет ошибка:

Для таких случаев предусмотрена в модуле typing аннотация с указанием конкретного типа

Обратите внимание, тип опциональной переменной указывается в квадратных скобках

Any

Иногда вы не хотите ограничивать возможные типы переменной

Например, если это действительно не важно, или если вы планируете сделать обработку разных типов самостоятельно. В этом случае, можно использовать аннотацию

На следующий код mypy не будет ругаться:

Может возникнуть вопрос, почему не использовать ? Однако в этом случае предполагается, что хоть передан может быть любой объект, обращаться с ним можно только как с экземпляром .

Union

Для случаев, когда необходимо допустить использование не любых типов, а только некоторых, можно использовать аннотацию с указанием списка типов в квадратных скобках.

Кстати, аннотация эквивалентна , хотя такая запись и не рекомендуется.

Коллекции

Механизм аннотаций типов поддерживает механизм дженериков (, подробнее во второй части статьи), которые позволяют специфицировать для контейнеров типы элементов, хранящихся в них.

Списки

Для того, чтобы указать, что переменная содержит список можно использовать тип list в качестве аннотации. Однако если хочется конкретизировать, какие элементы содержит список, он такая аннотация уже не подойдёт. Для этого есть . Аналогично тому, как мы указывали тип опциональной переменной, мы указываем тип элементов списка в квадратных скобках.

Предполагается, что список содержит неопределенное количество однотипных элементов. Но при этом нет ограничений на аннотацию элемента: можно использовать , , и другие. Если тип элемента не указан, предполагается, что это .

Кроме списка аналогичные аннотации есть для множеств: и .

Кортежи

Кортежи в отличие от списков часто используются для разнотипных элементов. Синтаксис похож с одним отличием: в квадратных скобках указывается тип каждого элемента кортежа по отдельности.

Если же планируется использовать кортеж аналогично списку: хранить неизвестное количество однотипных элементов, можно воспользоваться многоточием ().

Аннотация без указания типов элементов работает аналогично

Словари

Для словарей используется . Отдельно аннотируется тип ключа и тип значений:

Аналогично используются и

Результат выполнения функции

Для указания типа результата функции можно использовать любую аннотацию. Но есть несколько особенных случаев.

Если функция ничего не возвращает (например, как ), её результат всегда равен . Для аннотации так же используем .

Корректными вариантами завершения такой функции будут: явный возврат , возврат без указания значения и завершение без вызова .

Если же функция никогда не возвращает управление (например, как ), следует использовать аннотацию :

Если это генераторная функция, то есть её тело содержит оператор , для возвращаемого можно воспользоватьтся аннотацией , либо :

Set Methods

Python has a set of built-in methods that you can use on sets.

Method	Description
add()	Adds an element to the set
clear()	Removes all the elements from the set
copy()	Returns a copy of the set
difference()	Returns a set containing the difference between two or more sets
difference_update()	Removes the items in this set that are also included in another, specified set
discard()	Remove the specified item
intersection()	Returns a set, that is the intersection of two other sets
intersection_update()	Removes the items in this set that are not present in other, specified set(s)
isdisjoint()	Returns whether two sets have a intersection or not
issubset()	Returns whether another set contains this set or not
issuperset()	Returns whether this set contains another set or not
pop()	Removes an element from the set
remove()	Removes the specified element
symmetric_difference()	Returns a set with the symmetric differences of two sets
symmetric_difference_update()	inserts the symmetric differences from this set and another
union()	Return a set containing the union of sets
update()	Update the set with the union of this set and others

❮ Previous
Next ❯

Set Operations in Python

Sets are used to carry out mathematical functionality set operations such as union, difference, intersection, and symmetric difference.

Set Union – Inclusion of all elements from both the sets.

Union operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Union of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {6, 7, 8}

print(X | Y)
print(Y.union(X))

Output:

{1, 2, 3, 6, 7, 8} {1, 2, 3, 6, 7, 8}

Set Intersection – Inclusion of elements that are common to both the sets.

Intersection operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using ) method

Example: Intersection of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X & Y)
print(Y.intersection(X))

Output:

{2, 3} {2, 3}

Set Difference – Inclusion of elements from either of the sets.

(A – B) contains the elements that are only in set A but not in set B.

(B – A) contains the elements that are only in set B but not in set A.

Difference operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Difference of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X - Y)

print(Y.difference(X))

Output:

{1} {8}

Symmetric Difference operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Symmetric Difference of Sets

X = {1, 2, 3, 9, 0}
Y = {3, 2, 8, 7, 5}

print(X ^ Y)

print(Y.symmetric_difference(X))

Output:

{0, 1, 5, 7, 8, 9} {0, 1, 5, 7, 8, 9}

Вопрос 11. Как работает функция range?

Сложность: (ー_ー)

Функция range() генерирует три разных вида последовательностей из целых чисел и часто используется для быстрого создания списков — поэтому этот вопрос и попал в нашу подборку. Да и объяснять работу функции удобнее всего именно с помощью списка.

Последовательность от нуля до n

Используется range(n):

Функция range(n) сгенерировала последовательность от нуля до n (исключая n), а мы эту последовательность двумя способами обернули в список. Первый способ вы уже узнали — это генератор списков, а второй использует функцию list, которая превращает подходящий аргумент в список.

Попробуйте передать в range() отрицательное (-7) или дробное (3.14) число. Получится ли какой-нибудь список из этого, и если да, то какой?

Последовательность от n до m

Здесь в функцию range() нужно передать уже два аргумента: тогда range(n, m) сгенерирует целые числа от n до m (исключая m):

Последовательность от n до m с шагом k

Если в функцию range() передать три аргумента n, m, k, то она снова создаст последовательность от n до m (снова исключая m), но уже с шагом k:

Операции на множествах

Самое важное в этой теме. Математические теоретико-множественные операции, что не доступны никаким другим коллекциям языка

Поехали.

Объединение

(оператор , логическое )

Объединением двух множеств «X» и «Y» является такое третье множество «Z», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «X», либо «Y».

Пересечение

(оператор , логическое )

Пересечением двух множеств «A» и «B» является такое третье множество «C», каждый элемент которого принадлежит и множеству «A», и множеству «B».

Разность множеств

(оператор )

Разностью двух множеств «O» и «P» является такое третье множество «S», каждый элемент которого принадлежит множеству «O» и не принадлежит множеству «P».

Симметрическая разность

(оператор )

Симметрической разностью двух множеств «M» и «N» является такое третье множество «L», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «M», либо «N», но не их пересечению.

Помимо теоретико-множественных операций, в питоне существуют и сугубо утилитарные производные методы.

isdisjoint()

Метод определяет, есть ли у двух set-ов общие элементы:

В Python нет оператора, который бы соответствовал этому методу.

issubset()

Показывает, является ли «I» подмножеством «J» (Метод вернет True, если все элементы «I» принадлежат «J»):

Оператор определяет, является ли одно множество строгим подмножеством другого. В большинстве ситуаций, он ведёт себя точно так же, как и , кроме последнего случая. Сравниваемые наборы не должны быть идентичными. Таким образом, для данного оператора не существует соответствующего метода.

issuperset()

Показывает, является ли «F» надмножеством «G»:

Особенности оператора строгого надмножества идентичны таковым у .

И для него в языке Python тоже не существует соответствующего метода.

Квартет методов, которые присваивают -у результат его объединения с другим множеством. «Другое множество» передаётся методу в качестве аргумента.

Методы добавления/удаления элементов в множестве

Для добавления
элемента в множество используется метод add:

b.add(7)

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:

b.add(7)

то множество не
изменится.

Если необходимо
в множество добавить сразу несколько значений, то для этого можно
воспользоваться методом update:

b.update("a", "b", (1,2))

В качестве
аргумента мы должны указать итерируемый объект, например, список, значения
которого и будут добавлены в множество, разумеется, с проверкой их
уникальности. Или, так:

b.update("abrakadabra")

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:

b.discard(2)

Если еще раз
попытаться удалить двойку:

b.discard(2)

то ничего не
произойдет и множество не изменится.

Другой метод для
удаления элемента по значению – remove:

b.remove(4)

но при повторном
таком вызове:

b.remove(4)

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:

b.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:

c=set()
c.pop()

Наконец, если
нужно просто удалить все элементы из множества, то используется метод:

b.clear()

На следующем занятии мы продолжим рассматривать множества и поговорим об операциях над них, а также о возможности их сравнения.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Особенности set

Одно из основных свойств множеств заключается в уникальности каждого из их элементов. Посмотрим, что получится, если сформировать set из строчки с заведомо повторяющимися символами:

Из результата были удалены дублирующиеся в слове ‘TikTok’ символы. Так множества в очередной раз доказали, что содержат в себе только уникальные элементы.

Немаловажным является и тот факт, что при литеральном объявлении, итерируемые объекты сохраняют свою структуру.

Для сравнения:

Отдельное python множество может включать в себя объекты разных типов:

Здесь нет никакого противоречия с математической дефиницией, так как все составляющие имеют вполне конкретное общее свойство, являясь объектами языка Питон.

Но не стоит забывать и внутреннее определение set-ов

Важно помнить, что list-ы и dict-ы не подходят на роль элементов множества, из-за своей изменяемой природы

Функция , тем не менее, корректно обрабатывает случаи, когда ей на вход подаются списки или словари.

Однако в списках не должно быть вложенных изменяемых элементов.

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Создание множеств

Существует два пути, следуя которым, мы можем создавать множества в Python.

Мы можем создать множество путем передачи всех элементов множества внутри фигурных скобок и разделить элементы при помощи запятых . Множество может содержать любое количество элементов и элементы могут быть разных типов, к примеру, целые числа, строки, кортежи, и т. д. Однако, множество не поддерживает изменяемые элементы, такие как списки, словари, и так далее.

Рассмотрим пример создания множества в Python:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
print(num_set)

1 2	num_set={1,2,3,4,5,6} print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1	{1,2,3,4,5,6}

Только что мы создали множество чисел. Мы также можем создать множество из строк. Например:

Python

string_set = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}
print(string_set)

1 2	string_set={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} print(string_set)

Результат:

Python

{‘Michelle’, ‘Nicholas’, ‘John’, ‘Mercy’}

1	{‘Michelle’,’Nicholas’,’John’,’Mercy’}

Возможно вы обратили внимание на то, что элементы в выдаче выше находятся в другом порядке, отличном от того, как мы добавляли их в множество. Это связано с тем, что элементы множества находятся в произвольном порядке

Если вы запустите тот же код еще раз, возможно вы получите выдачу с элементами, которые каждый раз будут находиться в другом порядке.

Мы также можем создать множество с элементами разных типов. Например:

Python

mixed_set = {2.0, «Nicholas», (1, 2, 3)}
print(mixed_set)

1 2	mixed_set={2.0,»Nicholas»,(1,2,3)} print(mixed_set)

Результат:

Python

{2.0, ‘Nicholas’, (1, 2, 3)}

1	{2.0,’Nicholas’,(1,2,3)}

Все элементы в упомянутом выше множестве принадлежат разным типам.

Мы также можем создать множество из списков. Это можно сделать, вызвав встроенную функцию Python под названием . Например:

Python

num_set = set()
print(num_set)

1 2	num_set=set(1,2,3,4,5,6) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1	{1,2,3,4,5,6}

Как упоминалось ранее, множества не содержат дубликаты элементов. Предположим, наш список содержит дубликаты элементов, как показано ниже:

Python

num_set = set()
print(num_set)

1 2	num_set=set(1,2,3,1,2) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1

{1,2,3}

Множество удалило дубликаты и выдало только по одному экземпляру элементов. Это также происходит при создании множества с нуля. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 1, 2}
print(num_set)

1 2	num_set={1,2,3,1,2} print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1

{1,2,3}

И снова, множество удалило дубликаты и вернуло только один из дублируемых объектов.

Создание пустого множества подразумевает определенную хитрость. Если вы используете пустые фигурные скобки в Python, вы скорее создадите пустой словарь, а не множество. Например:

Python

x = {}
print(type(x))

1 2	x={} print(type(x))

Результат:

Python

<class ‘dict’>

1	<class’dict’>

Как показано в выдаче, тип переменной является словарем.

Чтобы создать пустое множество в Python, мы должны использовать функцию без передачи какого-либо значения в параметрах, как показано ниже:

Python

x = set()
print(type(x))

1 2	x=set() print(type(x))

Результат:

Python

<class ‘set’>

1	<class’set’>

Выдача показывает, что мы создали множество.