СообщениеВведение в множества

Введение в множества Set' ы в Python реализованы так, что максимально напоминают математические множества. Давайте пройдемся по основным свойствам и возможностям множеств в Python, и разберемся, как их использовать. В математике множество -- это набор объектов произвольной природы. В Python множество тоже может содержать переменные разных типов, например: >>> A = {"My hovercraft is full of eels", 42, (3.14, 2.72)} Но есть одно ограничение: элементы множества должны быть хэшируемыми: например, в множество можно добавить строки, числа и кортежи, но нельзя словари и списки: >>> A.add([-1, 0]) TypeError: unhashable type: 'list' При этом поскольку сами множества мутабельны, то множество множеств, как в известном парадоксе про брадобрея, сделать не получится. Но если очень хочется, можно использовать frozenset’ы: эти объекты в остальном ведут себя почти так же, но они иммутабельны и их можно добавить в множество. Инициализировать множество можно используя фигурные скобки или через конструктор класса set(). Эти инициализации эквивалентны: >>> B = {1, 2, 3} >>> B = set((1, 2, 3)) Только не запутайтесь: такая инструкция C = {} создаст не множество, а словарь. В версиях интерпретатора 2.7 и выше работают set comprehensions: >>> C = {x for x in range(1, 5)} >>> C {1, 2, 3, 4} Элементы множества, как и в математике, должны быть уникальными. На практике этим пользуются для того, чтобы исключить повторяющиеся элементы: >>> D = [1, 2, 3, 3] >>> D = list(set(D)) >>> D [1, 2, 3] Кстати, множества не сохраняют порядок, поэтому если он нужен, то добро пожаловать в списки. Из-за того, что порядка нет, во множествах нет ни индексирования, ни слайсов. В то же время циклы по множеству можно делать обычным pythonic-способом: >>> for elem in C: ... print(elem) Над множествами в Python можно делать те же операции, что и в математике: находить объединение, пересечение, проверять принадлежность к множеству и так далее. Для этого можно пользоваться операторами, а можно методами множеств: A | B A.union(B) A & B A.intersection(B) A - B A.difference(B) A <= B A.issubset(B) A => B A.issuperset(B) … Обратите внимание, что операторы принимают только set’ы, а методы -- любые iterable контейнеры. Есть мнение, что операторы менее читаемые, но оба подхода в целом равноправны. И еще у класса set есть методы, которые удобны для работы со множествами как с коллекциями: add() — добавить элемент, remove() — удалить элемент, pop() — извлечь с удалением, update() — объединить с другим множеством, clear() — очистить множество. И напоследок: один раз я больно отстрелила себе ногу, когда хотела добавить составной элемент в множество с помощью неправильного инструмента. Например, если у нас есть множество строк и мы пытаемся добавить в него еще один элемент вот так: >>> F = {"Seregia", "Vasia"} >>> F.update("Alisa") то получаем ожидаемый результат: >>> F {'l', 'a', 'Seregia', 'Vasia', 'A', 'i', 's'} Это абсолютно валидный код и он отработает, поэтому такую ошибку по невнимательности можно искать довольно долго. Так что не попадайте в ловушку методов add() и update(). В общем, Python set'ы сильно напоминают математические множества: могут содержать объекты разных типов, требуют уникальности элементов, не сохраняют порядок и имеют методы, позволяющие их объединять, пересекать, etc... Кроме того, множества имеют интерфейс для работы с ними как с коллекциями. Как определиться в выборе коллекции? 🐙 Если важен порядок — используйте списки. 🐙 Если нужно отображение ключ-значение — используйте словари. 🐙 Если нужен набор уникальных элементов — используйте множества.