本文参考:
Python 也包含有 集合 类型。集合是由不重复元素组成的无序的集。它的基本用法包括成员检测和消除重复元素。集合对象也支持像 联合,交集,差集,对称差分等数学运算。
集合结构如下:
# 集合结构如下:
set1 = {'hello', 'hello', 'word', 'word'}
print(set1) # 输出 {'word', 'hello'}
# 输出结果实现自动去重
1、集合创建
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,
创建格式:
parame = {value01,value02,...}
或者
set(value)
==注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。==
# 创建空集合
empty_set = set()
print(type(empty_set)) # 输出 <class 'set'>
# 创建空字典
empty_dict = {}
print(type(empty_dict)) # 输出 <class 'dict'>
2、集合的基本操作
2.1 添加元素
语法格式:
set.add(value)
将元素 x 添加到集合 s 中,如果元素已存在,则不进行任何操作。
s = set(('hello', 'world'))
# 另一种创建集合方式
# s = {'hello', 'world'}
print(s) # 输出 {'world', 'hello'}
# 向集合 s 中添加元素
s.add('!')
print('添加元素后:%s' % s) # 输出 添加元素后:{'!', 'world', 'hello'}
除了 add() 方法可以添加元素外,还有一个方法,也可以添加元素,并且参数可以是列表,元组,字典等,语法格式如下:
set.update(value)
set.update(value,value)
参数 x 可以是一个,也可以是多个,多个参数之间用逗号相隔
s = {5}
# 1)添加列表
s.update([1, 3], [2, 4])
print('添加元素后的集合是:%s' % s) # 输出 {1, 2, 3, 4, 5}
# 2)添加元组
s.update(('h', 'j'))
print('添加元素后的集合是:%s' % s) # 输出 添加元素后的集合是:{'j', 1, 2, 3, 4, 5, 'h'}
2.2 移除元素
语法格式如下:
set.remove(value)
将元素 x 从集合 s 中移除,如果元素不存在,则会发生错误。
s = {2}
# 将元素 2 从集合中移除
s.remove(2)
print('移除元素 2 后的集合是:%s' % s) # 输出 移除元素 2 后的集合是:set()
# 如果移除集合中不存在的元素会报异常
s.remove('hi')
# 异常信息
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 20, in <module>
s.remove('hi')
KeyError: 'hi'
此外还有一个方法也是移除集合中的元素,且如果元素不存在,不会发生错误。格式如下所示:
s = {1}
s.discard(2)
thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
# 不存在不会发生错误
thisset.discard("Facebook")
print(thisset) # 输出 {'Taobao', 'Google', 'Runoob'}
我们也可以设置随机删除集合中的一个元素,语法格式如下:
set.pop()
s = {1, 2, 3, 4, 5}
# 随机删除集合中的一个元素
# pop()会返回移除的元素本身
print(s.pop()) # 输出 1
print('移除元素后的集合是:%s' % s) # 输出 {2, 3, 4, 5}
注意:在交互模式,pop 是删除集合的第一个元素(排序后的集合的第一个元素)。
2.3 计算集合元素个数
语法格式如下:
len(set)
计算集合 s 元素个数。
s = {1, 2, 3}
print('集合 s 的长度是:%s' % len(s))
# 输出 集合 s 的长度是:3
2.4 清空集合
语法格式如下:
set.clear()
清空集合 s
s = {1, 2, 3}
s.clear()
print('集合清空后的结果是:%s' % s)
# 输出 集合清空后的结果是:set()
2.5 判断元素是否存在
语法格式如下:
value in set
判断元素 x 是否在集合 s 中,存在返回 True,不存在返回 False。
s = {'hello', 'word'}
# 判断元素 hello 是否在集合 s 中
print('hello' in s) # 输出结果:True
2.6 集合运算
集合之间的运算符分别是-
、|
、&
、^
; 下面以两个集合之间的运算为例进行讲解:
-
:代表前者中包含后者中不包含的元素|
:代表两者中全部元素聚在一起去重后的结果&
:两者中都包含的元素^
:不同时包含于两个集合中的元素
a = set('ABCDEF')
b = set('DEFGHJ')
print(a) # 输出 {'C', 'E', 'F', 'D', 'A', 'B'}
print(b) # 输出 {'G', 'H', 'D', 'E', 'J', 'F'}
# 集合a中包含而集合b中不包含的元素
print(a - b) # 输出 {'C', 'A', 'B'}
# 集合a或b中包含的所有元素
print(a | b) # 输出 {'B', 'G', 'H', 'C', 'A', 'D', 'E', 'J', 'F'}
# 集合a和b中都包含了的元素
print(a & b) # 输出 {'F', 'D', 'E'}
# 不同时包含于a和b的元素
print(a ^ b) # 输出 {'A', 'G', 'B', 'H', 'C', 'J'}
3、集合推导式
和列表一样,集合也支持推导式
# 判断元素是否存在
a = {x for x in 'abcedf' if x not in 'abc'}
print(a) # 输出 {'r', 'd'}
4、集合内置方法
4.1 difference()
difference()
方法用于返回集合的差集,即返回的集合元素包含在第一个集合中,但不包含在第二个集合(方法的参数)中,返回一个新的集合。
difference()
方法语法:
set.difference(set)
实例:
两个集合的差集返回一个集合,元素包含在集合 x ,但不在集合 y :
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "microsoft", "apple"}
# 求两个集合的差集,元素在 x 中不在 y 中
z = x.difference(y)
print('两个集合的差集是:%s' % z) # 输出 {'banana', 'cherry'}
4.2 difference_update()
difference_update()
方法用于移除两个集合中都存在的元素。difference_update()
方法与difference()
方法的区别在于difference()
方法返回一个移除相同元素的新集合,而difference_update()
方法是直接在原来的集合中移除元素,没有返回值。
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "microsoft", "apple"}
x.difference_update(y)
print(x) # 输出 {'banana', 'cherry'}
x1 = {1, 2, 3, 4}
y1 = {1, 2, 3}
x1.difference_update(y1)
print(x1) # 输出 {4}
4.3 intersection()
intersection()
方法用于返回两个或更多集合中都包含的元素,即交集,返回一个新的集合。
intersection()
方法语法:
set.intersection(set1, set2 ... etc)
参数:
set1 -- 必需,要查找相同元素的集合
set2 -- 可选,其他要查找相同元素的集合,可以多个,多个使用逗号 , 隔开
实例:
# 返回两个或者多个集合的交集
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "runoob", "apple"}
z = x.intersection(y)
print(z) # 输出 {'apple'}
# 返回三个集合的交集
x = {"a", "b", "c"}
y = {"c", "d", "e"}
z = {"f", "g", "c"}
result = x.intersection(y, z)
print('三个集合的交集是:%s' % result) # 输出 {'c'}
4.4 intersection_update()
intersection_update()
方法用于获取两个或更多集合中都重叠的元素,即计算交集。intersection_update()
方法不同于intersection()
方法,因为 intersection() 方法是返回一个新的集合,而intersection_update()
方法是在原始的集合上移除不重叠的元素。
intersection_update()
方法语法:
set.intersection_update(set1, set2 ... etc)
参数
set1 -- 必需,要查找相同元素的集合
set2 -- 可选,其他要查找相同元素的集合,可以使用多个多个,多个使用逗号‘,’ 隔开
实例:
# 返回一个无返回值的集合交集
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "runoob", "apple"}
x.intersection_update(y)
print(x) # 输出 {'apple'}
x = {"a", "b", "c"}
y = {"c", "d", "e"}
z = {"f", "g", "c"}
x.intersection_update(y, z)
print(x) # 输出 {'c'}
4.5 union()
union()
方法返回两个集合的并集,
即包含了所有集合的元素,重复的元素只会出现一次,返回值返回一个新的集合
语法:
set.union(set1, set2...)
参数
set1 -- 必需,合并的目标集合
set2 -- 可选,其他要合并的集合,可以多个,多个使用逗号 , 隔开。
实例:
# 合并两个集合,重复元素只会出现一次:
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "runoob", "apple"}
z = x.union(y)
print(z) # 输出 {'cherry', 'banana', 'google', 'apple', 'runoob'}
# 合并多个集合:
x = {"a", "b", "c"}
y = {"f", "d", "a"}
z = {"c", "d", "e"}
result = x.union(y, z)
print(result) # 输出 {'a', 'e', 'b', 'f', 'c', 'd'}
4.6 isdisjoint()
isdisjoint()
方法用于判断两个集合是否包含相同的元素
==如果没有返回 True,否则返回 False。==
语法:
set.isdisjoint(set)
实例:
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "runoob", "apple"}
# 判断集合 y 中是否包含集合 x 中的元素,如果没有返回 True, 有则返回 False
z = x.isdisjoint(y)
# 结果返回 False,说明集合 y 中有和 x 中相同的元素
print(z) # 输出 False
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "runoob", "baidu"}
# 判断集合 y 中是否包含集合 x 中的元素,如果没有返回 True, 有则返回 False
z = x.isdisjoint(y)
# 结果返回 True,说明集合 y 中没有和 x 中相同的元素
print(z) # 输出 True
预备知识:子集与超集
子集
如果集合A的任意一个元素都是集合B的元素,那么集合A称为集合B的子集。
超集
定义:
如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集
反过来,S2是S1的子集。 S1是S2的超集,若S1中一定有S2中没有的元素,则S1是S2的真超集,反过来S2是S1的真子集
4.7 issubset()
issubset()
方法用于判断s1
是否是s2
的子集(判断集合s1
的所有元素是否都包含在指定集合s2
中)
如果是则返回 True
,否则返回 False
。
语法:
s1.issubset(s2)
判断s1
是否为s2
的子集
返回布尔值,如果是,返回 True
,否则返回 False
。
实例:
# 判断集合 x 的所有元素是否都包含在集合 y 中:
s1 = {"a", "b", "c"}
s2 = {"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
z = s1.issubset(s2) # 判断s1是否为s2的子集
# True 说明 集合 x 中的元素都包含在 y 中
print(z) # 输出 True
注意: 必须是集合s1
中的元素都包含在s2
内,否则结果为 False
(子集)
# 集合 y 中只有元素 b 和 c ,执行结果为 False
s1 = {"a", "b", "c"}
s2 = {"f", "e", "d", "c", "b", "y"}
z = s1.issubset(s2) # 判断s1是否为s2的子集
print(z) # 输出 Flase
4.8 issuperset()
issuperset()
方法用于 判断s1
是否为s2
的超集 (判断指定集合s2
的所有元素是否都包含在原始的集合s1
中)
如果是则返回 True
,否则返回 False
。
语法:
s1.issuperset(s2)
判断s1
是否为s2
的超集*
返回布尔值,如果是,则返回 True
,否则返回 False
。
实例:
# 判断集合 y 的所有元素是否都包含在集合 x 中:
s1 = {"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
s2 = {"a", "b", "c"}
z = s1.issuperset(s2) # 判断s1是否为s2的超集
print(z) # 输出 True 因为s1包含s2
# 如果没有全部包含返回 False:
s3 = {"f", "e", "d", "c", "b"}
s4 = {"a", "b", "c"}
z = s3.issuperset(s4) # 判断s3是否为s4的超集
print(z) # 输出 False 因为s3中没有‘a’
issubset()
与issuperset()
的区别
- 两者相反
issubset()
方法用于 判断s1
是否是s2
的子集issuperset()
方法用于 判断s1
是否为s2
的超集
s1 = {"a", "b", "c"}
s2 = {"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
z = s1.issubset(s2) # 判断s1是否为s2的子集
print(z) # 输出 True
m = s1.issuperset(s2) # 判断s1是否为s2的超集
print(m) # 输出 False
4.9 symmetric_difference()
symmetric_difference()
方法返回两个集合中不重复的元素集合,即会移除两个集合中都存在的元素,结果返回一个新的集合。
语法:
set1.symmetric_difference(set2)
实例:
# 返回两个集合组成的新集合,但会移除两个集合的重复元素:
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "runoob", "apple"}
z = x.symmetric_difference(y)
print(z) # 输出 {'google', 'banana', 'runoob', 'cherry'}
4.10 symmetric_difference_update()
symmetric_difference_update()
方法移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素,并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。(在原有集合上修改)
语法:
set1.symmetric_difference_update(set2)
实例:
# 在原始集合 x 中移除与 y 集合中的重复元素,并将不重复的元素插入到集合 x 中: ()
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "runoob", "apple"}
x.symmetric_difference_update(y)
print(x) # 输出 {'runoob', 'banana', 'google', 'cherry'}
4.11 其他
其他几个方法是对集合的增删改查,如:add() clear() copy() update() pop() remove() discard() 等方法,这些方法在对集合的基本操作章节有详解,大家到时候按需使用。