二、set¶
python 的 set 和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素。
set 和 dict 类似,但是 set 不存储 value 值的。
1、set 的创建¶
创建一个 set,需要提供一个 list 作为输入集合
输出结果:
传入的参数 [123,456,789] 是一个 list,而显示的 {456, 123, 789} 只是告诉你这个 set 内部有 456, 123, 789 这 3 个元素,显示的顺序跟你参数中的 list 里的元素的顺序是不一致的,这也说明了 set 是无序的。
还有一点,我们观察到输出的结果是在大括号中的,经过之前的学习,可以知道,tuple (元组) 使用小括号,list (列表) 使用方括号, dict (字典) 使用的是大括号,dict 也是无序的,只不过 dict 保存的是 key-value 键值对值,而 set 可以理解为只保存 key 值。
回忆一下,在 dict (字典) 中创建时,有重复的 key ,会被后面的 key-value 值覆盖的,而 重复元素在 set 中自动被过滤的。
输出的结果:
2、set 添加元素¶
通过 add(key) 方法可以添加元素到 set 中,可以重复添加,但不会有效果
输出结果:
3、set 删除元素¶
通过 remove(key) 方法可以删除 set 中的元素
输出的结果:
4、set 的运用¶
因为 set 是一个无序不重复元素集,因此,两个 set 可以做数学意义上的 union(并集), intersection(交集), difference(差集) 等操作。
用文氏图理解一下三种集合运算:
- Union(并集):两个圆全部填充,代表两个集合所有的元素合并
- Intersection(交集):只填充两个圆重叠的中间部分,代表两个集合都有的元素
- Difference(差集):只填充第一个圆减去与第二个圆重叠的部分,代表第一个集合中有、第二个集合中没有的元素
例子:
set1=set('hello')
set2=set(['p','y','y','h','o','n'])
print(set1)
print(set2)
# 交集 (求两个 set 集合中相同的元素)
set3=set1 & set2
print('\n交集 set3:')
print(set3)
# 并集 (合并两个 set 集合的元素并去除重复的值)
set4=set1 | set2
print('\n并集 set4:')
print(set4)
# 差集
set5=set1 - set2
set6=set2 - set1
print('\n差集 set5:')
print(set5)
print('\n差集 set6:')
print( set6)
# 去除海量列表里重复元素,用 hash 来解决也行,只不过感觉在性能上不是很高,用 set 解决还是很不错的
list1 = [111,222,333,444,111,222,333,444,555,666]
set7=set(list1)
print('\n去除列表里重复元素 set7:')
print(set7)
运行的结果:
{'h', 'l', 'e', 'o'}
{'h', 'n', 'o', 'y', 'p'}
交集 set3:
{'h', 'o'}
并集 set4:
{'h', 'p', 'n', 'e', 'o', 'y', 'l'}
差集 set5:
{'l', 'e'}
差集 set6:
{'p', 'y', 'n'}
去除列表里重复元素 set7:
{555, 333, 111, 666, 444, 222}
5、现代 set 的几个补充¶
各位童鞋,前面讲的几条 set 用法在 Python 各个版本都能用。这里再补三个现代写法里比较常见的小知识,让你写代码的时候更顺手。
(1)集合推导式¶
我们之前学列表的时候,用过列表推导式,比如 [x * x for x in range(5)] 。其实 set 也有自己的「集合推导式」,写法几乎一样,只是把外面的方括号换成大括号:
输出的结果:
是不是发现,最后的结果自动就是「无序、不重复」的,根本不需要再手动调用 set() 转一道。
举个更贴近业务的例子,假设水哥想从一堆订单里,提取出「不重复的下单用户」:
orders = [
{'user': '一点水', 'amount': 100},
{'user': '两点水', 'amount': 200},
{'user': '一点水', 'amount': 50},
{'user': '三点水', 'amount': 300},
]
users = {order['user'] for order in orders}
print(users)
输出的结果(顺序可能不同):
一行就搞定,比先建空 set 再 add 干净多了。
(2)frozenset:不可变的 set¶
普通的 set 是可变的,可以 add 、 remove 。可是某些时候,我们想要一个「不能再改」的集合,比如把它当作 dict 的 key,或者放进另一个 set 里。
这时候就要用 frozenset :
fs = frozenset([1, 2, 3])
print(fs)
# 可以做集合运算
print(fs & frozenset([2, 3, 4]))
# 可以当作 dict 的 key
config = {frozenset(['admin', 'editor']): '后台权限'}
print(config[frozenset(['editor', 'admin'])])
输出的结果:
注意最后一段,frozenset(['admin', 'editor']) 和 frozenset(['editor', 'admin']) 是相等的——因为 set 本来就无序——所以两次查找命中的是同一个 key。
(3)什么时候该用 set 而不是 list¶
最后这点不是新语法,但是很重要。我们做「成员判断」的时候,比如 x in collection :
- 如果
collection是 list ,复杂度是 O(n),元素越多越慢 - 如果
collection是 set (或 dict),复杂度接近 O(1) ,跟元素数量基本无关
所以,如果你的代码里有大量「这个东西在不在那一堆里」的判断,把那一堆从 list 转成 set,往往能让性能瞬间起飞:
# 有 10 万个用户名,要判断某个名字在不在
names_list = [f'user_{i}' for i in range(100000)]
names_set = set(names_list)
# 这两种写法结果一样,但是后者快得多
print('user_99999' in names_list)
print('user_99999' in names_set)
输出的结果:
是不是发现,set 的价值不光是「去重」,更重要的是「快查」。各位以后在写代码的时候,遇到「频繁的 in 判断」,就可以考虑把那个集合换成 set。