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4.python set常用方法

4.python set常用方法

作者: 花间派I风月 | 来源:发表于2019-01-06 22:07 被阅读2次

    一、简述

    • set是Python基本数据类型中的一种,主要特性是: 无序、不重复的序列。
    • set基本功能包括关系测试(如父集子集等)、消除重复的元素等。set集合还支持difference(差集)、intersection(交集)、union(联合)、sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。

    二、 创建set集合

      1. set创建
    >>> s = set('daniel')
    >>> s
    {'d', 'n', 'e', 'l', 'i', 'a'}
    >>> type(s)
    <class 'set'>
    
      1. {}创建
    >>> s1 = {'a','b','c',}
    >>> s1
    {'a', 'c', 'b'}
    >>> type(s1)
    <class 'set'>
    
      1. 如果要创建一个空的集合,必须使用set().
    >>> s1 = {}
    >>> type(s1)
    <class 'dict'>
    >>> s1 = set()
    >>> type(s1)
    <class 'set'>
    >>>
    

    三、 常用方法

      1. 添加元素
    >>> s1
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> s1.add(6)
    >>> s1
    {1, 2, 3, 4, 5, 6}
    #add()方法一次只能接受一个参数,也就是只能添加一个元素到set里
    >>> s1.add(7,8,9)  #一次加3个会报错
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: add() takes exactly one argument (3 given)
    #通过字符串形式添加,看能否一次添加多个
    >>> l3='789abc'
    >>> s1.add(l3)
    >>> s1
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, '789abc'}   #也是把一个字符串当成一个参数来添加
    
      1. 清空set
    >>> s1
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, '789abc'}
    >>> s1.clear()
    >>> s1
    set()
    
      1. copy复制
    >>> s1
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, '789abc'}
    >>> s2 = s1.copy()
    >>> id(s1)
    139851744274920
    >>> id(s2)
    139851744275368
    
      1. difference 取差集
    >>> s1 = {1,3,4,5,}
    >>> s2 = {3,1,7,9}
    >>> s1.difference(s2)  #A里有的元素,B里没有的元素
    {4, 5}
    
      1. intersection 取交集
    >>> s1 = {1,3,4,5,}
    >>> s2 = {3,1,7,9}
    >>> s1.intersection(s2)  #A和B都有的元素
    {1, 3}
    
      1. symmetric_difference 对称差集
    >>> s1 = {1,3,4,5,}
    >>> s3 = {11,22,3,4}
    >>> s1.symmetric_difference(s3) #A中有,B没有,B有,A没有的元素
    {1, 5, 11, 22}
    
      1. difference_update intersection_update symmetric_difference_update 更新原始集合
    >> s1
    {1, 3, 4, 5}
    >>> s2
    {9, 1, 3, 7}
    >>> s1.difference_update(s2)
    >>> s1  #s1的值已经变成了s1和s2的交集的结果
    {4, 5}
    >>> s2  #s2的值没变
    {9, 1, 3, 7}
    
    #intersection_update
    >>> s2
    {9, 1, 3, 7}
    >>> s3
    {3, 4, 11, 22}
    >>> s2.intersection_update(s3)
    >>> s2   #s2的值变成两个交集的结果
    {3}
    >>> s3  #s3不变
    {3, 4, 11, 22}
    
    
    #symmetric_difference_update
    >>> s3
    {3, 4, 11, 22}
    >>> s4
    {3, 44, 11, 22, 55}
    >>> s3.symmetric_difference_update(s4)
    >>> s3  #取两个集合的对称差集写入到s3中了
    {4, 55, 44}
    >>> s4  #s4不变
    {3, 44, 11, 22, 55}
    
      1. discard 如果set中存在某元素,就删除
    >>> s1
    {4, 5}
    >>> s1.discard(60)  #set中没有60元素,所以没返回任何消息
    >>> s1
    {4, 5}
    >>> s1.discard(5)   #set中有元素5,所以,元素被删除
    >>> s1
    {4}
    
      1. pop 删除元素,set是无序的,因此也是随机删除元素,但是会返回删除的这个元素值,pop的特性,在Python的数据类型中都是这种,删除后会返回这个删除元素;
    >>> s4
    {3, 44, 11, 22, 55}
    >>> s4.pop()
    3
    >>> s4.pop(55)
    >>> s4.pop()
    44
    
      1. remove 删除指定的元素,指定的元素不存在时会报错。
    >>> s4
    {11, 22, 55}
    >>> s4.remove(44)   #由于set中没有44元素,所以报错
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: 44
    >>> s4.remove(55)  #删除55元素
    >>> s4
    {11, 22}
    
      1. issubset 是否是子集,是为True,否为False
    >>> s3
    {4, 55, 44}
    >>> s4
    {33, 11, 44, 22, 55}
    >>> s3.issubset(s4)  #s3不是s4的子集,返回为False
    False
    >>> s4.issubset(s3)
    False
    >>> s5 = {11,22,33}
    >>> s5.issubset(s4)  #s5是s4的子集,返回True
    True
    
      1. issuperset 是否是父集,是为True,否为False
    >>> s4
    {33, 11, 44, 22, 55}
    >>> s5
    {33, 11, 22}
    >>> s4.issuperset(s5)  #s4是s5的父集合,返回True
    True
    
      1. union 联合,数据可以是字符串、list、dict、int任意类型,并且会把元素拆开,去重之后添加到set中,但是,如果需要保存的话,应该赋值给一个变量
    >>> l1 = [1,2,3,4,5,]  #创建一个列表
    >>> s3 #查看s3以前元素
    {4, 55, 44}
    >>> s3.union(l1)  #将l1中的每一个元素遍历,并加入到sets中打印出来
    {1, 2, 3, 4, 5, 44, 55}
    >>> s3  #s3中的元素还是没有变,所以如需保存,应该赋值给变量
    {4, 55, 44}
    >>> str1='daniel'  #创建一个字符串 
    >>> s3.union(str1) #union会将字符串拆分,去重后加入set打印
    {4, 'l', 44, 'i', 55, 'a', 'n', 'e', 'd'}
    >>> t1 = (3,4,5,6,) #tuple一样
    >>> s3.union(t1)
    {3, 4, 5, 6, 44, 55}
    >>> t1 = (3,4,5,6,99,0,234,441,34,)
    >>> s3.union(t1)
    {0, 34, 3, 4, 5, 6, 99, 234, 44, 55, 441}
    >>> d1 = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':[1,3,3,4,55,]}  #字典默认会遍历所有key然后加入到set打印
    >>> s3.union(d1)
    {'k3', 'k2', 4, 55, 44, 'k1'}
    
      1. update,和union一样,都是扩充/添加元素到set,唯一不同的是update会写入原有集合中,而union不会
    >>> s1='daniel'   #先创建一个字符串
    >>> s2 = {'a','b','c'} #含有abc元素的set
    >>> s2
    {'a', 'c', 'b'}
    >>> s2.update(s1)  #加入元素s1
    >>> s2
    {'l', 'c', 'b', 'i', 'a', 'n', 'e', 'd'}  #结果是直接写入到s2的set中
    >>> l1 = [1,2,23,4,5,6,]
    >>> s2
    {'l', 'c', 'b', 'i', 'a', 'n', 'e', 'd'}
    >>> s2.update(l1)
    >>> s2
    {1, 2, 4, 'l', 'c', 5, 6, 'b', 'i', 23, 'a', 'n', 'e', 'd'}
    
      1. isdisjoin 判断两个set中是否有交集,有返回True,否则返回False
    >>> s2
    {1, 2, 4, 'l', 'c', 5, 6, 'b', 'i', 23, 'a', 'n', 'e', 'd'}
    >>> s3
    {4, 55, 44}
    >>> s2.isdisjoint(s3)
    False
    

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