【Python之旅】第二篇（七）：集合

说明：

·类似于数学中学的集合，Python中的集合可以实现去重的功能，通过set()函数来实现：

·sets支持x in set, len(set)和 for x in set；

·作为一个无序的集合，sets 不记录元素位置或者插入点，因此，sets不支持indexing, slicing,或其它类序列（sequence-like）的操作；

·学习集合，主要是学习集合的一系列标准操作：集合创建、集合添加、集合删除、交并差集等；

1.创建集合：set()

>>> a = range(10)

>>> a

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> a.insert(3,8)

>>> a.insert(3,6)

>>> a

[0, 1, 2, 6, 8, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> set(a)

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> set('boy')

set(['y', 'b', 'o'])

2.集合添加：add()与update

--add()

·功能：把要添加的元素作为一个整体添加到集合中；

·演示如下：

>>> a = set('boy')

>>> a

set(['y', 'b', 'o'])

>>> a.add('xpleaf')

>>> a

set(['y', 'b', 'xpleaf', 'o'])

·add()的参数不能为列表和字典，但是可以为元组：

>>> b = set('Hello')

>>> b

set(['H', 'e', 'l', 'o'])

>>> b.add(('xpleaf','CL'))

>>> b

set(['H', ('xpleaf', 'CL'), 'e', 'l', 'o'])

--update()

·功能：把要添加的元素拆分（如果不是单个字符），再一个一个地添加到集合中；

·演示如下：

>>> a

set(['y', 'b', 'xpleaf', 'o'])

>>> a.update('Python')

>>> a

set(['b', 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])

>>> a.update([1,2,3])

>>> a

set([1, 2, 'b', 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 3, 'o', 'y', 't'])

·前面讲集合是不支持indexing的，所以这里看到新添加的元素在集合中是无序排列的；

3.集合删除：remove()，discard()与pop()

--remove()

·功能：从set中删除元素，如果不存在则引发KeyError；

·演示如下：

>>> a

set([1, 2, 'b', 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 3, 'o', 'y', 't'])

>>> a.remove('b')

>>> a

set([1, 2, 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 3, 'o', 'y', 't'])

>>> a.remove('KeyError')

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

KeyError: 'KeyError'

--discard()

·功能：如果在set中存在该元素，则删除，无论存在与否，都没有提示；

·演示如下：

>>> a

set([1, 2, 3, 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])

>>> import tab

>>> a.discard('xpleaf')

>>> a

set([1, 2, 3, 'h', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])

>>> a.discard('CL')

>>> a

set([1, 2, 3, 'h', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])

--pop()

·功能：删除并返回set中一个不确定的元素；

·演示如下：

>>> a.pop()

1

>>> a

set([2, 3, 'h', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])

>>> a.pop()

2

>>> a.pop()

3

>>> a

set(['h', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])

4.集合数学操作

·进行数学操作需要了解一些集合操作符号和数学符号：

数学符号	Python符号	含义
-或\	-	差集，相对补集
∩	&	交集
∪	\|	并集
取∩的补	^	对称差集
≠	!=	不等于
=	==	等于
∈	in	属于
	not in	不属于

--差集，相对补集：-

>>> a = set(range(10))

>>> b = set(range(15))

>>> a

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> b

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

>>> b - a

set([10, 11, 12, 13, 14])

>>> a - b

set([])

--交集：&

1 2	`>>> a & b` `set([0,` `1,` `2,` `3,` `4,` `5,` `6,` `7,` `8,` `9])`

·也可以用intersection()函数实现：

1 2	`>>> a.intersection(b)` `set([0,` `1,` `2,` `3,` `4,` `5,` `6,` `7,` `8,` `9])`

--并集：|

1 2	`>>> a \| b` `set([0,` `1,` `2,` `3,` `4,` `5,` `6,` `7,` `8,` `9,` `10,` `11,` `12,` `13,` `14])`

·也可以用union()函数实现：

1 2	`>>> a.union(b)` `set([0,` `1,` `2,` `3,` `4,` `5,` `6,` `7,` `8,` `9,` `10,` `11,` `12,` `13,` `14])`

--对称差集：^

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> b

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

>>> a ^ b

set([10, 11, 12, 13, 14])

·也可以用symmetric_difference()函数实现：

>>> a.symmetric_difference(b)

set([10, 11, 12, 13, 14])

>>> b.symmetric_difference(a)

set([10, 11, 12, 13, 14])

--等于与不等于：==与!=

>>> a == b

False

>>> a != b

True

--属于与不属于：in与not in

>>> a

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> b

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

>>> a in b

False

>>> b in a

False

>>> a not in b

True

>>> 0 in a

True

·指的是元素是否属于集合，而不是集合之间的包含；

·集合之间的包含（子集）可用：>、>=、<、<=等表示

>>> a >= b

False

>>> a <= b

True

·<=相当于函数issubset()：

>>> a <= b

True

>>> a.issubset(b) ===>a是b的子集

True

·>=相当于函数issuperset()：

>>> a >= b

False

>>> a.issuperset(b) ===>a不是b的超集，即a不包含b

False

>>> b.issuperset(a) ===>b是a的超集，即b包含a

True

5.其它操作

--len()

·功能：测定集合的长度；

·演示如下：

>>> len(a)

10

>>> len(b)

15

--copy()

·功能：浅复制；

·前面已有提及，不再重复；

--hash()

·功能：返回参数的哈希值；

·演示如下：

>>> a

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> b

set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

>>> hash(a)

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: unhashable type: 'set'

·可以看到普通hash()函数的参数不能为set类型（列表也不行），但可以为字符串类型：

1 2	`>>> hash('CL')` `8576051523077447`

·只要数据量足够大，hash是有可能产生相同的hash值，更安全的为md5类型的hash值计算：

>>> import hashlib

>>> a = 'hello'

>>> a = hashlib.md5()

>>> a.hexdigest()

'd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e'

·可以看到产生的hash值中还包含有字母等字符，因此破解的难度会更大。

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