Python集合是什么，为什么应该使用以及如何使用？

Python Sets: What, Why and How

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Python 配备了几种内置数据类型来帮我们组织数据。这些结构包括列表、字典、元组和集合。

根据 Python 3 文档：

集合是一个无序集合，没有重复元素。基本用途包括成员测试和消除重复的条目。集合对象还支持数学运算，如并集、交集、差集和对等差分。

在本文中，我们将回顾并查看上述定义中列出的每个要素的示例。让我们马上开始，看看如何创建它。

初始化一个集合

有两种方法可以创建一个集合：一个是给内置函数 set() 提供一个元素列表，另一个是使用花括号 {}。

使用内置函数 set() 来初始化一个集合：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s1 = set([1, 2, 3])
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s1
    3. 
  
  
  
  
  3. {1, 2, 3}
    4. 
  
  
  
  
  4. >>> type(s1)
    5. 
  
  
  
  
    6.

使用 {}：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s2 = {3, 4, 5}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s2
    3. 
  
  
  
  
  3. {3, 4, 5}
    4. 
  
  
  
  
  4. >>> type(s2)
    5. 
  
  
  
  
    6. 
  
  
  
  
  6. >>>
    7.

如你所见，这两种方法都是有效的。但问题是，如果我们想要一个空的集合呢？

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> type(s)
    3. 
  
  
  
  
    4.

没错，如果我们使用空花括号，我们将得到一个字典而不是一个集合。=)

值得一提的是，为了简单起见，本文中提供的所有示例都将使用整数集合，但集合可以包含 Python 支持的所有 可哈希的hashable 数据类型。换句话说，即整数、字符串和元组，而不是列表或字典这样的可变类型。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {1, 'coffee', [4, 'python']}
    2. 
  
  
  
  
  2. Traceback (most recent call last):
    3. 
  
  
  
  
  3.  File "", line 1, in 
    4. 
  
  
  
  
  4. TypeError: unhashable type: 'list'
    5.

既然你知道了如何创建一个集合以及它可以包含哪些类型的元素，那么让我们继续看看为什么我们总是应该把它放在我们的工具箱中。

为什么你需要使用它

写代码时，你可以用不止一种方法来完成它。有些被认为是相当糟糕的，另一些则是清晰的、简洁的和可维护的，或者是 “Python 式的pythonic”。

根据 Hitchhiker 对 Python 的建议:

当一个经验丰富的 Python 开发人员（Python 人Pythonista）调用一些不够 “Python 式的pythonic” 的代码时，他们通常认为着这些代码不遵循通用指南，并且无法被认为是以一种好的方式（可读性）来表达意图。

让我们开始探索 Python 集合那些不仅可以帮助我们提高可读性，还可以加快程序执行时间的方式。

无序的集合元素

首先你需要明白的是：你无法使用索引访问集合中的元素。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s[0]
    3. 
  
  
  
  
  3. Traceback (most recent call last):
    4. 
  
  
  
  
  4.  File "", line 1, in 
    5. 
  
  
  
  
  5. TypeError: 'set' object does not support indexing
    6.

或者使用切片修改它们：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s[0:2]
    2. 
  
  
  
  
  2. Traceback (most recent call last):
    3. 
  
  
  
  
  3.  File "", line 1, in 
    4. 
  
  
  
  
  4. TypeError: 'set' object is not subscriptable
    5.

但是，如果我们需要删除重复项，或者进行组合列表（与）之类的数学运算，那么我们可以，并且应该始终使用集合。

我不得不提一下，在迭代时，集合的表现优于列表。所以，如果你需要它，那就加深对它的喜爱吧。为什么？好吧，这篇文章并不打算解释集合的内部工作原理，但是如果你感兴趣的话，这里有几个链接，你可以阅读它：

  • 时间复杂度
  • set() 是如何实现的？
  • Python 集合 vs 列表
  • 在列表中使用集合是否有任何优势或劣势，以确保***的列表条目？

没有重复项

写这篇文章的时候，我总是不停地思考，我经常使用 for 循环和 if 语句检查并删除列表中的重复元素。记得那时我的脸红了，而且不止一次，我写了类似这样的代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> no_duplicate_list = []
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> for item in my_list:
    4. 
  
  
  
  
  4. ... if item not in no_duplicate_list:
    5. 
  
  
  
  
  5. ... no_duplicate_list.append(item)
    6. 
  
  
  
  
  6. ...
    7. 
  
  
  
  
  7. >>> no_duplicate_list
    8. 
  
  
  
  
  8. [1, 2, 3, 4]
    9.

或者使用列表解析：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> no_duplicate_list = []
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> [no_duplicate_list.append(item) for item in my_list if item not in no_duplicate_list]
    4. 
  
  
  
  
  4. [None, None, None, None]
    5. 
  
  
  
  
  5. >>> no_duplicate_list
    6. 
  
  
  
  
  6. [1, 2, 3, 4]
    7.

但没关系，因为我们现在有了武器装备，没有什么比这更重要的了：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> no_duplicate_list = list(set(my_list))
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> no_duplicate_list
    4. 
  
  
  
  
  4. [1, 2, 3, 4]
    5. 
  
  
  
  
  5. >>>
    6.

现在让我们使用 timeit 模块，查看列表和集合在删除重复项时的执行时间：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> from timeit import timeit
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> def no_duplicates(list):
    3. 
  
  
  
  
  3. ... no_duplicate_list = []
    4. 
  
  
  
  
  4. ... [no_duplicate_list.append(item) for item in list if item not in no_duplicate_list]
    5. 
  
  
  
  
  5. ... return no_duplicate_list
    6. 
  
  
  
  
  6. ...
    7. 
  
  
  
  
  7. >>> # 首先，让我们看看列表的执行情况：
    8. 
  
  
  
  
  8. >>> print(timeit('no_duplicates([1, 2, 3, 1, 7])', globals=globals(), number=1000))
    9. 
  
  
  
  
  9. 0.0018683355819786227
    10. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> from timeit import timeit
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> # 使用集合:
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> print(timeit('list(set([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]))', number=1000))
    4. 
  
  
  
  
  4. 0.0010220493243764395
    5. 
  
  
  
  
  5. >>> # 快速而且干净 =)
    6.

使用集合而不是列表推导不仅让我们编写更少的代码，而且还能让我们获得更具可读性和高性能的代码。

注意：请记住集合是无序的，因此无法保证在将它们转换回列表时，元素的顺序不变。

Python 之禅：

优美胜于丑陋Beautiful is better than ugly.

明了胜于晦涩Explicit is better than implicit.

简洁胜于复杂Simple is better than complex.

扁平胜于嵌套Flat is better than nested.

集合不正是这样美丽、明了、简单且扁平吗？

成员测试

每次我们使用 if 语句来检查一个元素，例如，它是否在列表中时，意味着你正在进行成员测试：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. my_list = [1, 2, 3]
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> if 2 in my_list:
    3. 
  
  
  
  
  3. ... print('Yes, this is a membership test!')
    4. 
  
  
  
  
  4. ...
    5. 
  
  
  
  
  5. Yes, this is a membership test!
    6.

在执行这些操作时，集合比列表更高效：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> from timeit import timeit
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> def in_test(iterable):
    3. 
  
  
  
  
  3. ... for i in range(1000):
    4. 
  
  
  
  
  4. ... if i in iterable:
    5. 
  
  
  
  
  5. ... pass
    6. 
  
  
  
  
  6. ...
    7. 
  
  
  
  
  7. >>> timeit('in_test(iterable)',
    8. 
  
  
  
  
  8. ... setup="from __main__ import in_test; iterable = list(range(1000))",
    9. 
  
  
  
  
  9. ... number=1000)
    10. 
  
  
  
  
  10. 12.459663048726043
    11. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> from timeit import timeit
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> def in_test(iterable):
    3. 
  
  
  
  
  3. ... for i in range(1000):
    4. 
  
  
  
  
  4. ... if i in iterable:
    5. 
  
  
  
  
  5. ... pass
    6. 
  
  
  
  
  6. ...
    7. 
  
  
  
  
  7. >>> timeit('in_test(iterable)',
    8. 
  
  
  
  
  8. ... setup="from __main__ import in_test; iterable = set(range(1000))",
    9. 
  
  
  
  
  9. ... number=1000)
    10. 
  
  
  
  
  10. .12354438152988223
    11.

注意：上面的测试来自于这个 StackOverflow 话题。

因此，如果你在巨大的列表中进行这样的比较，尝试将该列表转换为集合，它应该可以加快你的速度。

如何使用

现在你已经了解了集合是什么以及为什么你应该使用它，现在让我们快速浏览一下，看看我们如何修改和操作它。

添加元素

根据要添加的元素数量，我们要在 add() 和 update() 方法之间进行选择。

add() 适用于添加单个元素：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s.add(4)
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s
    4. 
  
  
  
  
  4. {1, 2, 3, 4}
    5.

update() 适用于添加多个元素：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s.update([2, 3, 4, 5, 6])
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s
    4. 
  
  
  
  
  4. {1, 2, 3, 4, 5, 6}
    5.

请记住，集合会移除重复项。

移除元素

如果你希望在代码中尝试删除不在集合中的元素时收到警报，请使用 remove()。否则，discard() 提供了一个很好的选择：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s.remove(3)
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s
    4. 
  
  
  
  
  4. {1, 2}
    5. 
  
  
  
  
  5. >>> s.remove(3)
    6. 
  
  
  
  
  6. Traceback (most recent call last):
    7. 
  
  
  
  
  7.  File "", line 1, in 
    8. 
  
  
  
  
  8. KeyError: 3
    9.

discard() 不会引起任何错误：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s.discard(3)
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s
    4. 
  
  
  
  
  4. {1, 2}
    5. 
  
  
  
  
  5. >>> s.discard(3)
    6. 
  
  
  
  
  6. >>> # 什么都不会发生
    7.

我们也可以使用 pop() 来随机丢弃一个元素：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {1, 2, 3, 4, 5}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s.pop() # 删除一个任意的元素
    3. 
  
  
  
  
  3. 1
    4. 
  
  
  
  
  4. >>> s
    5. 
  
  
  
  
  5. {2, 3, 4, 5}
    6.

或者 clear() 方法来清空一个集合：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s = {1, 2, 3, 4, 5}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s.clear() # 清空集合
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s
    4. 
  
  
  
  
  4. set()
    5.

union()

union() 或者 | 将创建一个新集合，其中包含我们提供集合中的所有元素：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s1 = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s2 = {3, 4, 5}
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s1.union(s2) # 或者 's1 | s2'
    4. 
  
  
  
  
  4. {1, 2, 3, 4, 5}
    5.

intersection()

intersection 或 & 将返回一个由集合共同元素组成的集合：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s1 = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s2 = {2, 3, 4}
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s3 = {3, 4, 5}
    4. 
  
  
  
  
  4. >>> s1.intersection(s2, s3) # 或者 's1 & s2 & s3'
    5. 
  
  
  
  
  5. {3}
    6.

difference()

使用 diference() 或 - 创建一个新集合，其值在 “s1” 中但不在 “s2” 中：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s1 = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s2 = {2, 3, 4}
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s1.difference(s2) # 或者 's1 - s2'
    4. 
  
  
  
  
  4. {1}
    5.

symmetric_diference()

symetric_difference 或 ^ 将返回集合之间的不同元素。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> s1 = {1, 2, 3}
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> s2 = {2, 3, 4}
    3. 
  
  
  
  
  3. >>> s1.symmetric_difference(s2) # 或者 's1 ^ s2'
    4. 
  
  
  
  
  4. {1, 4}
    5.

结论

我希望在阅读本文之后，你会知道集合是什么，如何操纵它的元素以及它可以执行的操作。知道何时使用集合无疑会帮助你编写更清晰的代码并加速你的程序。

如果你有任何疑问，请发表评论，我很乐意尝试回答。另外，不要忘记，如果你已经理解了集合，它们在 Python Cheatsheet 中有自己的一席之地，在那里你可以快速参考并重新认知你已经知道的内容。

当前题目：Python集合是什么，为什么应该使用以及如何使用？
文章位置：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news8/497608.html

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