Pythonの基本データ型であるSet

setは無秩序なセットであり、セット内の各要素はユニークであり、セット自体は要素を追加、削除することができます.次に、セット(set)の特性を理解します.
集合の定義

a={1,True,'Hello world',(1,2,3)}
print(type(a))
#    set

メタグループは括弧()を使用し、リストは中括弧[]を使用し、コレクションは括弧{}を使用して定義されます.
集合のプロパティ

無秩序

以前は文字列、リスト、メタグループを共有していたときと同じ特徴がありました.秩序化されているので、インデックスとスライスで各要素にアクセスできます.しかし、コレクションは無秩序であり、インデックスやスライスを使用できないことを意味します.

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

print(a[1])
print(a[1:3])

#         

各要素はユニークな

です.
リスト、メタグループを比較すると、集合の各要素が一意であることがわかります.集合のこのような特性のため、集合を使用して重くすることができます.

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

print(a)
#    {1,2,3,4}

要素の追加
add()またはupdate()は、集合に要素を追加できます.異なるのは、単一の要素を追加するときにadd()を使用します.追加されたオブジェクトがtuple()、list()、set()などのタイプの場合はupdate()を使用できます.次に、両者の違いをコードで説明します.

add()の使い方

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

a.add(6)
print(a)
#    {1,2,3,4,5,6}

update()の使い方

a = {1,2,3,4,5}
a.update((5,6,7))
print(a)
#    {1,2,3,4,5,6,7}

要素の削除
discard()とremove()は、集合内の要素を削除できます.2つの方法の唯一の違いは、要素が集合内に存在しない場合、discard()を使用して要素の集合を削除しても変わらないが、remove()はエラーを報告することです.

a={1,2,3,4}

a.discard(5)
print(a)
#    {1,2,3,4}

a.remove(5)
#   
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
KeyError: 5

pop()とclear()は、コレクション内の要素を削除することもできます.

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

print(a.pop())
#   1

print(a)
#   {2,3,4,5}


a.clear()
print(a)
#    set()

小結discard()、remove()、pop()、clear()の違い

discard()存在しない集合要素を削除しても

を誤ることはない.

remove()要素が存在しない集合要素を削除すると

とエラーが発生します.

pop()は、削除された要素

を返します.

clear()クリア要素

集合の数学演算
2つの集合の差を求めます

需要:{1,2,3,4},{2,3,5}.第1の集合から第2の集合にも存在する要素

を取り除く.

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

a-b
#   {1,4}

 

a.difference(b)
#   {1,4}

2つの集合の交差を求めます

需要:{1,2,3,4},{2,3}の2つの集合の同じ要素

を求める

 a={1,2,3,4}
 b={2,3,5}
 
a&b
#   {2,3}

 

a.intersection(b)
#   {2,3}

2つの集合の同時集合を求めます

需要:{1,2,3,4},{3,4,5}の2つの集合を1つに結合し、重複要素

を持つことはできない.

 a={1,2,3,4}
 b={2,3,5}
 
a|b
#   {1,2,3,4,5}

 

a.union(b)
#   {1,2,3,4,5}

上記の3つの方法は、ほとんどのニーズを満たすことができますが、2つのセットの同じ要素を除去し、次のコードに示すように、異なる要素を新しいセットにする必要があります.

a={1,2,3,4}
b={3,4,5,6}
#   {1,2,5,6}

a^b

 

a.symmetric_difference(b)

#   {1,2,5,6}

コレクション内のより多くの組み込み方法
コレクションをコピー

a={1,2,3,4}
b=a.copy()

print(b)
#   {1,2,3,4}

2つの集合に共通要素があるかどうかを判断する

a={1,2,3,4}
b={100,200,300}
c={1,100,4}

print(a.isdisjoint(b))
#          True

print(a.isdisjoint(c))
#          False

ある集合に別の集合が含まれているかどうかを判断する

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

#   a   b   
print(a.issubset(b))
#    True

#   b   a   
print(b.issubset(a))
#    False

コレクション内の要素がtrueであるかどうかを判断する

print(all({1,2,3,'Test'}))
#    True

#           True
print(all({}))
#    True

print(all({False,3,4,5}))
#    False

コレクションの長さの計算

a={1,2,3,4,5}
print(len(a))
#    5

print(len({}))
#    0

コレクション内の最大値の計算

a={1,2,3,4,5}
print(max(a))
#    5

コレクション内の最小値の計算

a={1,2,3,4,5}
print(min(a))
#    1

集合要素の和の計算

a={1,2,3,4,5}
print(sum(a))
#    15

要素が集合に存在するかどうかを判断する

a={1,2,3,4,5}
print(1 in a)
#    True

print(10 in a)
#    False

listとsetの相互変換

a=[1,2,3,4,5]
print(set(a))
#   {1,2,3,4,5}

a={1,2,3,4,5}
print(list(a))
#   [1,2,3,4,5]

Listとsetの相互変換はlist中の重複要素を除去することができ,主に集合要素がユニークでなければならない特性を借りている.
まとめ:集合はpythonの中で1種の重要なデータ型で、重点的に集合の基本的な特性を掌握して、熟練して差集、交差、並集を運用して、いくつかの内蔵の方法は先に理解することができて、後でコードを書く時資料を調べるのに便利です