python flag用法_Python 进阶之路 (四) 先立Flag, 社区最全的Set用法集锦

Set是什么

大家好，恰逢初五迎财神，先预祝大家新年财源滚滚！！

在上一期详解tuple元组的用法后，今天我们来看Python里面最后一种常见的数据类型：集合(Set)

与dict类似，set也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。创建一个set，需要提供一个list作为输入集集合，重复元素在set中会被自动被过滤，通过add(key)方法往set中添加元素，重复添加不会有效果。如果现在你发现我讲的很模糊请不要着急。稍后会有海量例子为大家详解。

总而言之,Set具有三个显著特点：

无序

元素是独一无二的，不允许出现重复的元素

可以修改集合本身，但集合中包含的元素必须是不可变类型

现在让我们开启Set奇幻之旅，我希望这篇文章是SegmentFault社区对于Set介绍最全的模范，哈哈！

定义一个Set

我们有两种方式可以创建一个Set，可以使用内置的set()方法，或是使用中括号{}

创建模板如下：

x = set()

x = {, , ..., }

现在让我们来看例子~

set()内置方法创建

x = set(['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux']) # 传入List

print(x)

y = set(('foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux')) #传入元组

print(y)

Out: {'qux', 'foo', 'bar', 'baz'} # 注意到无序了吧~

{'bar', 'qux', 'baz', 'foo'}

这里要注意用set()内置方法创建时一定要传递一个可以迭代的参数，还有从输出结果相信大家已经发现set的第一个特点了：无序

字符串也是可迭代的，因此字符串也可以传递给set（）

s = 'quux'

a = set(s)

print(a)

Out: {'u', 'q', 'x'} # 无序，唯一

这里又体现了set的第二个特点：元素唯一性

{} 方法创建

>>> x = {'foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux'}

>>> x

{'qux', 'foo', 'bar', 'baz'}

这里考虑到之后例子太多，实在不能每次都打print啦，这种形式大家看的更清楚，这个直接用{}创建很简单，只要传递进元素就行啦

创建空集合

Set可以是空的。但是，请记住Python将空花括号{}解释为空字典，因此定义空集的唯一方法是使用set（）函数

>>> x = set()

>>> type(x)

>>> x = {}

>>> type(x)

一个空集合用布尔类型显示为False

>>> x = set()

>>> bool(x)

False

>>> x or 1

>>> x and 1

set()

对比小结

对于这两种方法创建Set，本质区别在于以下两点

set（）的参数是可迭代的。它会生成要放入集合中的所有元素组成的List。

花括号 {} 中的对象完整地放入集合中，即使它们是可迭代的。

补充说明

集合中的元素可以是不同类型的对象，不一定非要是同一类型的，可以包含不同类型，比如：

>>> x = {42, 'foo', 3.14159, None}

>>> x

{None, 'foo', 42, 3.14159}

但同时不要忘记set元素必须是不可变的。例如，元组可以包括在集合中：

>>> x = {42, 'foo', (1, 2, 3), 3.14159}

>>> x

{42, 'foo', 3.14159, (1, 2, 3)}

但列表和字典是可变的，因此它们不能成为Set的元素：

>>> a = [1, 2, 3]

>>> {a}

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

{a}

TypeError: unhashable type: 'list'

>>> d = {'a': 1, 'b': 2}

>>> {d}

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

{d}

TypeError: unhashable type: 'dict'

Set大小以及成员

len（）函数返回集合中元素的数量，而in和not in运算符可用于测试是否为Set中的元素：

>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> len(x)

>>> 'bar' in x

True

>>> 'qux' in x

False

Set基本操作

方法和运算符

许多可用于Python其他数据类型的操作对集合没有意义。例如，无法对集合建立索引或切片。但是，Python在set对象上提供了运算符，这些操作符其实很多和数学里是一模一样的，相信数学好的朋友们对这部分简直不要太熟悉

所以对于Set的操作除了用普通的内置方法，我们也可以使用运算符，比较方便

Union 并集

用法：计算两个或更多集合的并集。

方法: x1.union(x2[, x3 ...])

运算符：x1 | x2 [| x3 ...]

让我们新建两个Set做测试：

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

现在我们想求x1,x2的并集，如下图所示：

具体实现方法如下，或是用方法，或是用操作符：

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

>>> x1.union(x2)

{'foo', 'qux', 'quux', 'baz', 'bar'}

>>> x1 | x2

{'foo', 'qux', 'quux', 'baz', 'bar'}

如果有两个以上的Set也是没有问题的，原理都是一样的：

>>> a = {1, 2, 3, 4}

>>> b = {2, 3, 4, 5}

>>> c = {3, 4, 5, 6}

>>> d = {4, 5, 6, 7}

>>> a.union(b, c, d)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

>>> a | b | c | d

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

Intersection 交集

方法: x1.intersection(x2[, x3 ...])

运算符：x1 & x2 [& x3 ...]

用法：计算两个或更多集合的交集。

现在还让我们用刚才创建好的两个set，所求部分如下图：

实现仍然是两种方法：

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

>>> x1.intersection(x2)

{'baz'}

>>> x1 & x2

{'baz'}

多个集合的情况公示和方法依然有效，结果仅包含所有指定集合中都存在的元素。

>>> a = {1, 2, 3, 4}

>>> b = {2, 3, 4, 5}

>>> c = {3, 4, 5, 6}

>>> d = {4, 5, 6, 7}

>>> a.intersection(b, c, d)

{4}

>>> a & b & c & d

{4}

Difference 差集

方法: x1.difference(x2[, x3 ...])

运算符：x1 - x2 [- x3 ...]

用法：计算两个或更多集合的差集。大白话说就是x1去除x1和x2的共有元素

下图所示为x1.difference(x2)的目标结果：

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

>>> x1.difference(x2)

{'foo', 'bar'}

>>> x1 - x2

{'foo', 'bar'}

还是老样子，适用于2个及以上的集合：

>>> a = {1, 2, 3, 30, 300}

>>> b = {10, 20, 30, 40}

>>> c = {100, 200, 300, 400}

>>> a.difference(b, c)

{1, 2, 3}

>>> a - b - c

{1, 2, 3}

指定多个集合时，操作从左到右执行。在上面的示例中，首先计算a - b，得到{1,2,3,300}。然后从该集合中减去c，留下{1,2,3}，具体流程如下图所示：

Symmetric Difference 对称差集

方法: x1.symmetric_difference(x2)

运算符：x1 ^ x2

用法：计算两个或更多集合的差集。大白话说就是x1去除x1和x2的共有元素

下图所示为x1.symmetric_difference(x2)的目标结果：

实现方法如下；

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

>>> x1.symmetric_difference(x2)

{'foo', 'qux', 'quux', 'bar'}

>>> x1 ^ x2

{'foo', 'qux', 'quux', 'bar'}

老规矩，支持2个及以上set的连续操作:

>>> a = {1, 2, 3, 4, 5}

>>> b = {10, 2, 3, 4, 50}

>>> c = {1, 50, 100}

>>> a ^ b ^ c

{100, 5, 10}

当指定多个集合时，操作从左到右执行,奇怪的是，虽然 ^ 运算符允许多个集合，但.symmetric_difference（）方法不允许

>>> a = {1, 2, 3, 4, 5}

>>> b = {10, 2, 3, 4, 50}

>>> c = {1, 50, 100}

>>> a.symmetric_difference(b, c)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

a.symmetric_difference(b, c)

TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)

x1.isdisjoint(x2) 判断是否相交

方法: x1.isdisjoint(x2)

用法：确定两个集合是否具有任何共同的元素

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

>>> x1.isdisjoint(x2)

False

>>> x2 - {'baz'}

{'quux', 'qux'}

>>> x1.isdisjoint(x2 - {'baz'})

True

从这个栗子可以看出，如果两个Set没有共同元素返回True，如果有返回True，如果返回True同时也意味着

他们之间的交集为空集，这个很好理解：

>>> x1 = {1, 3, 5}

>>> x2 = {2, 4, 6}

>>> x1.isdisjoint(x2)

True

>>> x1 & x2

set()

注意：目前还没有运算符对应这个方法

x1.issubset(x2) 判断x1是否为x2子集

方法: x1.issubset(x2)

运算符：x1 <= x2

用法：如果返回True，x1为x2子集，反之返回False

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x1.issubset({'foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux'})

True

>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

>>> x1 <= x2

False

一个集合本身当然是它自己的子集啦：

>>> x = {1, 2, 3, 4, 5}

>>> x.issubset(x)

True

>>> x <= x

True

运算符：x1

用法：判断x1是否为x2的真子集，如果返回True，x1为x2的真子集，反之返回False

首先。。。让我们回顾一下数学知识：真子集与子集类似，除了集合不能相同。如果x1的每个元素都在x2中，并且x1和x2不相等，则集合x1被认为是另一个集合x2的真子集

换个高大上的说法也可以：如果集合A⊆B，存在元素x∈B，且元素x不属于集合A，我们称集合A与集合B有真包含关系，集合A是集合B的真子集（proper subset）。记作A⊊B（或B⊋A），读作“A真包含于B”（或“B真包含A”）

>>> x1 = {'foo', 'bar'}

>>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x1 < x2

True

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x1 < x2

False

虽然Set被认为是其自身的子集，但它本身并不是自己的真子集：

>>> x = {1, 2, 3, 4, 5}

>>> x <= x

True

>>> x < x

False

注意：目前还没有方法对应这个运算符

x1.issuperset(x2) 判断x1是否为x2的超集

方法：x1.issuperset(x2)

运算符：x1 >= x2

用法：判断x1是否为x2的超集，如果是返回True，反之返回False

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x1.issuperset({'foo', 'bar'})

True

>>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

>>> x1 >= x2

False

我们刚才已经看到过了一个Set是它自己本身的子集，这里也是一样的，它同时也是自己的超集

>>> x = {1, 2, 3, 4, 5}

>>> x.issuperset(x)

True

>>> x >= x

True

x1 > x2 判断x1是否为x2的真超集

运算符：x1 > x2

用法：判断x1是否为x2的真超集，如果是返回True，反之返回False

真超集与超集相同，除了集合不能相同。如果x1包含x2的每个元素，并且x1和x2不相等，则集合x1被认为是另一个集合x2的真超集。

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'foo', 'bar'}

>>> x1 > x2

True

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x1 > x2

False

一个集合不是它自己的真超集，和真子集的原理相同

>>> x = {1, 2, 3, 4, 5}

>>> x > x

False

对Set进行修改

虽然集合中包含的元素必须是不可变类型，但可以修改集合本身。与上面的操作类似，可以使用多种运算符和方法来更改集合的内容。

x1.update(x2) 通过union修改集合元素

方法：x1.update(x2[, x3 ...])

运算符：x1 |= x2 [| x3 ...]

用法：通过union修改集合

x1.update(x2) 和 x1 |= x2 作用是向集合x1中添加x2中所有x1不存在的元素。

停下3秒，我仔细读了这句话，觉得我表达的还可以，不知道大家读上去绕不绕，先看例子：

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}

>>> x1 |= x2

>>> x1

{'qux', 'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x1.update(['corge', 'garply'])

>>> x1

{'qux', 'corge', 'garply', 'foo', 'bar', 'baz'}

x1.intersection(x2) 通过intersection修改集合元素

方法：x1.intersection_update(x2[, x3 ...])

运算符：x1 &= x2 [& x3 ...]

用法：通过intersection修改集合

x1.intersection_update(x2) 和 x1 &= x2 会让x1只保留x1和x2的交集部分：

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}

>>> x1 &= x2

>>> x1

{'foo', 'baz'}

>>> x1.intersection_update(['baz', 'qux'])

>>> x1

{'baz'}

x1.difference_update(x2) 通过difference修改集合元素

方法：x1.difference_update(x2[, x3 ...])

运算符：x1 -= x2 [| x3 ...]

用法：通过difference修改集合

x1.difference_update(x2) and x1 -= x2 会让集合x1移除所有在x2出现的属于x1的元素：

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}

>>> x1 -= x2

>>> x1

{'bar'}

>>> x1.difference_update(['foo', 'bar', 'qux'])

>>> x1

set()

x1.symmetric_difference_update(x2) 通过对称差集修改集合元素

方法：x1.symmetric_difference_update(x2)

运算符：x1 ^= x2

这个我实在用语言解释不清了，看例子容易懂:

>>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}

>>>

>>> x1 ^= x2

>>> x1

{'bar', 'qux'}

>>>

>>> x1.symmetric_difference_update(['qux', 'corge'])

>>> x1

{'bar', 'corge'}

x.add( 添加元素

这个就很简单了, 类似List:

>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x.add('qux')

>>> x

{'bar', 'baz', 'foo', 'qux'}

x.remove() 删除元素

如果删除的元素不存在会抛出异常

>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x.remove('baz')

>>> x

{'bar', 'foo'}

>>> x.remove('qux')

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

x.remove('qux')

KeyError: 'qux'

这个时候为了避免出现错误可以用discard方法

>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x.discard('baz')

>>> x

{'bar', 'foo'}

>>> x.discard('qux')

>>> x

{'bar', 'foo'}

利用pop删除随机元素并返回：

>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x.pop()

'bar'

>>> x

{'baz', 'foo'}

>>> x.pop()

'baz'

>>> x

{'foo'}

>>> x.pop()

'foo'

>>> x

set()

利用clear可以清空一个集合：

>>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}

>>> x

{'foo', 'bar', 'baz'}

>>>

>>> x.clear()

>>> x

set()

Frozen Sets

Frozen Sets是什么东西

Python提供了另一种称为冻结集合Frozen Sets的内置类型，它在所有方面都与集合完全相同，只不过Frozen Sets是不可变的。我们可以对冻结集执行非修改操作，比如：

>>> x = frozenset(['foo', 'bar', 'baz'])

>>> x

frozenset({'foo', 'baz', 'bar'})

>>> len(x)

>>> x & {'baz', 'qux', 'quux'}

frozenset({'baz'})

如果胆敢尝试修改Frozen Sets：

>>> x = frozenset(['foo', 'bar', 'baz'])

>>> x.add('qux')

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

x.add('qux')

AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'

>>> x.pop()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

x.pop()

AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'pop'

>>> x.clear()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

x.clear()

AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'clear'

>>> x

frozenset({'foo', 'bar', 'baz'})

基本使用举例

Frozensets在我们想要使用集合的情况下很有用，但需要一个不可变对象。

例如，如果没有Frozen sets我们不能定义其元素也是集合的集合（nested），因为集合元素必须是不可变的，会报错：

>>> x1 = set(['foo'])

>>> x2 = set(['bar'])

>>> x3 = set(['baz'])

>>> x = {x1, x2, x3}

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

x = {x1, x2, x3}

TypeError: unhashable type: 'set'

现在有了 Frozen sets，我们有了解决方案：

>>> x1 = frozenset(['foo'])

>>> x2 = frozenset(['bar'])

>>> x3 = frozenset(['baz'])

>>> x = {x1, x2, x3}

>>> x

{frozenset({'bar'}), frozenset({'baz'}), frozenset({'foo'})}

总结

这一期为大家讲了太多东西，一口老血吐在键盘上，总结不动了

只希望这期Set详解介绍可以帮助到大家，如果帮到了你，就点个赞吧~~

最后再次祝大家猪年大吉！！

x3 ... ↩

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