Для чего нужны множества в python

Множества в Python – объяснение с примерами

Если вы новичок в Python, то, скорее всего, уже сталкивались со списками. Однако слышали ли вы про множества в Python?

В этой статье мы рассмотрим, что такое множества, как их создавать и какие операции с ними можно совершать.

Что такое множества в Python?

В Python множества очень похожи на списки, за исключением того факта, что их элементы неизменяемы. Это означает, что вы не можете изменять элементы уже объявленного множества. Но добавлять и удалять элементы из множества можно.

Другими словами, множество – это изменяемая неупорядоченная группа элементов, в которой сами элементы неизменяемы.

Марк Лутц «Изучаем Python»

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Как создать множество

Вы также можете создавать множества, используя синтаксис фигурных скобок <> :

Функция set() принимает итерируемый объект и возвращает список объектов, которые будут вставлены в множество. При помощи синтаксиса <> в множество вставляются объекты, взятые в фигурные скобки.

Независимо от способа создания множества каждый его элемент должен быть неизменяемым объектом. Поэтому, если вы добавите список в множество, то столкнетесь с ошибкой, ведь списки изменяемы:

Как добавить или удалить элемент из множества

Мы уже знаем, что множества можно менять. Это означает, что вы можете добавлять и удалять элементы, которые принадлежат множеству.

Но обратите внимание: если мы попытаемся добавить в множество cello — элемент, который уже есть в множестве, — ничего не поменяется:

Это связано с тем, что множества в Python не могут содержать дубликатов. Итак, когда мы попытались добавить еще одну строку cello в множество, Python понял, что мы пытаемся добавить повторяющийся элемент, и не обновил набор. Это одно из ключевых отличий множества от списка.

А вот так можно удалить элементы из множества:

Функция remove(x) удаляет элемент x из множества. Если же элемента x нет в множестве, то функция возвращает KeyError :

Есть еще пара способов удалить элемент из множества:

Вот несколько примеров для иллюстрации и лучшего понимания:

Операции над множествами в Python

Если вы помните основы математики в старшей школе, вы, вероятно, вспомните такие математические операции над множеством, как объединение, пересечение, разность и симметричная разность. Что ж, те же самые операции применимы и ко множествам в Python.

1. Объединение множеств

2. Пересечение множеств

3. Разность множеств

4. Симметричная разность

Симметричная разность двух множеств – это множество из всех элементов, имеющихся только в первом множестве и только во втором, но не в обоих сразу.

Как изменить множество с помощью операций

Каждая из операций над множествами, которые мы обсуждали выше, может использоваться для изменения существующего множества в Python.

Другие операции над множествами в Python

Эти операции встречаются не так часто. С их помощью можно увидеть, как множества соотносятся друг с другом. Для осуществления этих операций используются следующие методы и операторы:

Frozenset или неизменяемые множества в Python

Поскольку множества изменяемы, они не могут быть хешированы. Это означает, что вы не можете использовать их в качестве ключей словаря.

Использовать же неизменяемое множество в качестве ключей словаря крайне просто:

Заключение

Вот и все! В этой статье мы рассмотрели такой тип данных, как множества: что они собой представляют, как их создавать и как работать с ними. Также мы на примерах разобрали различные операции над множествами.

Освоив множества, вы сможете покорить большинство встроенных функций в Python. Все, что вам нужно сейчас – это практика. Удачи и успехов в написании кода!

Источник

Множества в Python

Множество (set) представляют собой неупорядоченную коллекцию уникальных (неповторяющихся) элементов. Множество могут содержать только не изменяемые объекты. Хотя множества относятся к итерируемым объектам, они не относятся к последовательностям и не поддерживают индексирование и сегментацию.

1.1. Создание множества на Python

Создание множества (set) происходит с помощью фигурных скобок <> так же, как и словарей, но элементы разделены просто запятыми, без пар «ключ : значение». В отличие от словарей и списков, множества не хранятся в каком-либо определенном порядке.

1.2. Создание множеств встроенной функцией set

>>> cars = [‘bmw’, ‘audi’, ‘mersedes’, ‘bmw’, ‘ford’]
>>> set(cars)

Если вам нужно создать пустое множество, то нужно использовать функцию set() с пустыми круглыми скобками, вместо фигурных.

1.3. Определение длины множества

Количество элементов определяется при помощи встроенной функции len.

2.1. Проверка наличия элемента в множестве

>>> cars = <'bmw', 'audi', 'mersedes', 'ford'>
>>> ‘audi’ in cars
True
>>> ‘audi’ not in cars
False

2.2. Перебор элементов множества

Так как множества не упорядочены, порядок перебора не имеет значения.

3.1. Сравнение множеств.

Для сравнения множеств в Python можно использовать различные операторы и методы:

>>> <1, 5, 10> == <5, 10, 1>
True
>>> <1, 5, 10> != <5, 10, 1>
False

>>> <1, 5, 10> <5, 10, 1>
True
>>> <1, 5><5, 10, 1>
True
>>> <1, 5, 10>.issubset ( <5, 10, 1>)
True
>>> <1, 5>.issubset ( <5, 10, 1>)
True

>>> <1, 5, 10>> <5, 10, 1>
False
>>> <1, 5, 10, 8>> <5, 10, 1>
True

>>> <1, 5, 10>>= <5, 10, 1>
True
>>> <1, 5, 10>.issuperset( <5, 10, 1>)
True
>>> <1, 5, 10, 8> >= <5, 10, 1>
True
>>> <1, 5, 10, 8>.issuperset( <5, 10, 1>)
True

3.2. Математические операции с множествами Python

Объединение множеств

Пересечение множеств

Разность множеств

Симметрическая разность множеств

Непересекающиеся множества

3.3. Математические операции с изменяемыми множествами

В предыдущем разделе мы, выполняя математические операции, создавали новое множество, но также вы можете изменить существующее множество.

>>> numbers = <1, 4, 6>
>>> numbers |= <2, 3, 4, 5>
>>> numbers

4. Добавление и удаление элементов

метод add()

Метод add множества добавляет свой аргумент, если он еще не входит в множество, в противном случае множество остается без изменения.

метод remove()

Метод remove() множества удаляет свой аргумент из множества. Если значение отсутствует, то происходит ошибка KeyError:

метод discard()

Метод discard множества также удаляет аргумент, но в случае его отсутствия ошибка не происходит

метод pop()

Метод pop() множества удаляет элемент и возвращает его:

метод clear()

Метод clear() очищает множество:

5. Трансформация множеств на Python

Трансформация множеств определяется в фигурных скобках <>. Создадим множество из списка, которое содержит только четные значения:

Источник

Множества в Python

Множества (set) в Python — это встроенный тип, предлагающий широкий набор возможностей, которые повторяют теорию множеств из математики. Тем не менее интерпретация может отличаться от той, что принята в математике. Set импортировать не нужно. А в этом материале вы узнаете о нем все, что потребуется для работы.

Что это

Множества — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов, сгруппированных под одним именем. Множество может быть неоднородным — включать элементы разных типов. Множество всегда состоит только из уникальных элементов (дубли запрещены) в отличие от списков и кортежей в Python. Объект set — это также коллекция уникальных хэшируемых объектов. Объект называется хэшируемым в том случае, если его значение хэша не меняется. Это используется в ключах словарей и элементах множеств, ведь значения хэшей применяются в их внутренних структурах.

Чаще всего множества в Python используются для проверки на принадлежность, удаления повторов из последовательности и выполнения математических операций, таких как пересечение, объединение, поиск разностей и симметрических разностей. Изображение ниже показывает два примера множеств (алфавит и цифры), каждый из которых включает уникальные неизменяемые объекты.

Создание множеств Python

Создать объект set в Python можно двумя путями:

Примечание: не используйте зарезервированные ключевые слова и названия встроенных классов в качестве имен для множеств. Это не поощряется в программировании на Python.

Первый способ (с использованием фигурных скобок <> ) определенно проще.

Добавление элементов в множества Python

Добавление одного элемента в множество Python

Добавление нескольких элементов в множество Python

Удаление элементов из множеств Python

Один или несколько элементов можно удалить из объекта set с помощью следующих методов. Их отличие в виде возвращаемого значения.

remove()

Метод remove() полезен в тех случаях, когда нужно удалить из множества конкретный элемент и вернуть ошибку в том случае, если его нет в объекте.

Следующий код показывает метод remove() в действии.

discard()

Метод discard() полезен, потому что он удаляет конкретный элемент и не возвращает ошибку, если тот не был найден во множестве.

Метод pop() удаляет по одному элементу за раз в случайном порядке. Set — это неупорядоченная коллекция, поэтому pop() не требует аргументов (индексов в этом случае). Метод pop() можно воспринимать как неконтролируемый способ удаления элементов по одному из множеств в Python.

Методы множеств Python

Вот что выдаст функция для объекта set в Python.

Часто используемые функции множеств Python

Вот на какие также стоит обратить внимание.

Функция принадлежности (членства)

Она проверяет на наличие конкретного элемента в множестве.

Разные функции

copy() — создает копию существующего множества и сохраняет ее в новом объекте.

clear() —очищает множество (удаляет все элементы за раз)

del — удаляет множество целиком

Операции множеств в Python

В этом разделе вы узнаете о разных операциях над множествами, которые являются частью теории множеств.

Объединение множеств

Пересечение множеств

Разность множеств

Симметричная разность множеств

Подмножество и надмножество в Python

Бонус

А теперь бонус для тех, кто дочитал до этого места. Многие начинающие программисты задаются вопросом, как удалить повторяющиеся элементы из списка?

Выводы

Источник

Python и теория множеств

В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.

Следует сразу сделать оговорку, что эта статья ни в коем случае не претендует на какую-либо математическую строгость и полноту, скорее это попытка доступно продемонстрировать примеры использования множеств в языке программирования Python.

Множество

Множество – это математический объект, являющийся набором, совокупностью, собранием каких-либо объектов, которые называются элементами этого множества. Или другими словами:

Множество – это не более чем неупорядоченная коллекция уникальных элементов.

Что значит неупорядоченная? Это значит, что два множества эквивалентны, если содержат одинаковые элементы.

Элементы множества должны быть уникальными, множество не может содержать одинаковых элементов. Добавление элементов, которые уже есть в множестве, не изменяет это множество.

Множества, состоящие из конечного числа элементов, называются конечными, а остальные множества – бесконечными. Конечное множество, как следует из названия, можно задать перечислением его элементов. Так как темой этой статьи является практическое использование множеств в Python, то я предлагаю сосредоточиться на конечных множествах.

Множества в Python

Множество в Python можно создать несколькими способами. Самый простой – это задать множество перечислением его элементов в фигурных скобках:

Единственное ограничение, что таким образом нельзя создать пустое множество. Вместо этого будет создан пустой словарь:

Для создания пустого множества нужно непосредственно использовать set() :

Также в set() можно передать какой-либо объект, по которому можно проитерироваться (Iterable):

Ещё одна возможность создания множества – это использование set comprehension. Это специальная синтаксическая конструкция языка, которую иногда называют абстракцией множества по аналогии с list comprehension (Списковое включение).

Хешируемые объекты

Существует ограничение, что элементами множества (как и ключами словарей) в Python могут быть только так называемые хешируемые (Hashable) объекты. Это обусловлено тем фактом, что внутренняя реализация set основана на хеш-таблицах. Например, списки и словари – это изменяемые объекты, которые не могут быть элементами множеств. Большинство неизменяемых типов в Python (int, float, str, bool, и т.д.) – хешируемые. Неизменяемые коллекции, например tuple, являются хешируемыми, если хешируемы все их элементы.

Объекты пользовательских классов являются хешируемыми по умолчанию. Но практического смысла чаще всего в этом мало из-за того, что сравнение таких объектов выполняется по их адресу в памяти, т.е. невозможно создать два «равных» объекта.

Скорее всего мы предполагаем, что объекты City(«Moscow») должны быть равными, и следовательно в множестве cities должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса City :

Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:

Свойства множеств

Тип set в Python является подтипом Collection (про коллекции), из данного факта есть три важных следствия:

Принадлежность множеству

Мощность множества

Мощность множества – это характеристика множества, которая для конечных множеств просто означает количество элементов в данном множестве. Для бесконечных множеств всё несколько сложнее.

Перебор элементов множества

Как уже было отмечено выше, множества поддерживают протокол итераторов, таким образом любое множество можно использовать там, где ожидается iterable-объект.

Отношения между множествами

Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.

Равные множества

Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.

Непересекающиеся множества

Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.

Подмножество и надмножество

Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.

Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества.

Само множество является подмножеством самого себя.

Операции над множествами

Рассмотрим основные операции, опредяляемые над множествами.

Объединение множеств

Объединение множеств – это множество, которое содержит все элементы исходных множеств. В Python есть несколько способов объединить множества, давайте рассмотрим их на примерах.

Добавление элементов в множество

Пересечение множеств

Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.

Разность множеств

Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.

Удаление элементов из множества

Симметрическая разность множеств

Симметрическая разность множеств – это множество, включающее все элементы исходных множеств, не принадлежащие одновременно обоим исходным множествам. Также симметрическую разность можно рассматривать как разность между объединением и пересечением исходных множеств.

Заключение

Я надеюсь, мне удалось показать, что Python имеет очень удобные встроенные средства для работы с множествами. На практике это часто позволяет сократить количество кода, сделать его выразительнее и легче для восприятия, а следовательно и более поддерживаемым. Я буду рад, если у вас есть какие-либо конструктивные замечания и дополнения.

Источник

Множества в Python (set, frozenset)

Множество — интуитивно понятный математический термин, который часто используется в обыденной речи и означает набор или совокупность неких элементов, что обладают каким-то общим свойством.

Не слишком строгое определение множества, однако, с ним возникали проблемы даже у великих математиков.

В широком смысле, элементами множеств могут быть даже нематериальные вещи: чётные числа, несданные задачи по термодинамике, алгоритмы сортировки, любимые фильмы Юлии и Алексея и даже мысли об эклерах.

🐱 Возьмите в руки кота. Взяли? Хорошо. Теперь множество котов в ваших руках насчитывает ровно один мурлыкающий элемент. Если же пушистику вдруг не понравится, что вы его тискаете, и он выскочит из рук, то элементов внутри множества не останется. Множество, в котором нет ни одного элемента, называется пустым. Но что же там в Python?

Назначение в Python

Множества (set) в питоне появились не сразу, и здесь они представлены как неупорядоченные коллекции уникальных и неизменяемых объектов. Коллекции, которые не являются ни последовательностями (как списки), ни отображениями (как словари). Хотя с последними у множеств много общего.

Можно сказать, что set напоминает словарь, в котором ключи не имеют соответствующих им значений

Пример set-ов в Python:

# множество натуральных чисел от 1 до 10 natural_num_set = <1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10># множество персонажей Братства Кольца the_fellowship_of_the_ring_set = <'Гэндальф', 'Арагорн', 'Фродо', 'Сэм', 'Боромир', 'Леголас', 'Гимли', 'Мерри', 'Пиппин'># множество приближений math.sqrt(2) sqrt_approximation_set = <1.4142135623, 1.414213562, 1.41421356, 1.4142135, 1.414213># множество результатов какого-то голосования vote_result_set =

Особенности set

Одно из основных свойств множеств заключается в уникальности каждого из их элементов. Посмотрим, что получится, если сформировать set из строчки с заведомо повторяющимися символами:

strange_app = set(‘TikTok’) print(strange_app) >

Из результата были удалены дублирующиеся в слове ‘TikTok’ символы. Так множества в очередной раз доказали, что содержат в себе только уникальные элементы.

👉 Немаловажным является и тот факт, что при литеральном объявлении, итерируемые объекты сохраняют свою структуру.

pangram_second = set(‘съешь же ещё этих мягких французских булок, да выпей чаю’) print(pangram_ second) # попить чаю с функцией set(), к сожалению, не выйдет >

Отдельное python множество может включать в себя объекты разных типов:

Здесь нет никакого противоречия с математической дефиницией, так как все составляющие we_are_the_py_objects имеют вполне конкретное общее свойство, являясь объектами языка Питон.

Но не стоит забывать и внутреннее определение set-ов. Важно помнить, что list-ы и dict-ы не подходят на роль элементов множества, из-за своей изменяемой природы.

glados = <['Great cake']>print(glados) > Traceback (most recent call last): glados = <['Great cake']>TypeError: unhashable type: ‘list’

# словарь будет преобразован во множество его ключей, значения отбрасываются some_dict = <'key_one': 'val_one', 'key_two': 'val_two'>some_set = set(some_dict) print(some_set) > <'key_one', 'key_two'># элементы списка преобразуются в элементы множества, дубликаты удаляются card_suit = [‘heart’, ‘diamond’, ‘club’, ‘spade’, ‘spade’] suit_set = set(card_suit) print(suit_set) >

Однако в списках не должно быть вложенных изменяемых элементов.

tricky_list = [<'jocker': 'black'>, <'jocker': 'red'>] sad_set = set(tricky_list) print(sad_set) > Traceback (most recent call last): sad_set = set(tricky_list) TypeError: unhashable type: ‘dict’

Работа с set-ами

Создание

Чтобы получить аналогичный результат, необходимо передать итерируемый объект (список, строку или кортеж) в качестве аргумента:

# объявим список L L = [‘1’, ‘2’, ‘3’] # и предоставим его в set() S_2 = set(L) print(S_2) # так как set — коллекция неупорядоченная, то результат вывода может отличаться > <'1', '2', '3'>print(type(S_2)) >

👉 Замечание: пустое множество создаётся исключительно через set()

empty_set = set() print(empty_set) > set() print(type(empty_set)) >

Если же сделать так:

another_empty_set = <> print(another_empty_set) > <> print(type(another_empty_set)) >

То получим пустой словарь. А если внутри фигурных скобок поместить пустую строку:

maybe_empty_set = <''>print(maybe_empty_set) > <''>print(type(maybe_empty_set)) >

То на выходе увидим множество, состоящее из одного элемента — этой самой пустой строки.

# количество элементов множества print(len(maybe_empty_set)) > 1

Вполне естественно, что пустое множество, при приведении его к логическому типу, тождественно ложно:

true_or_false = set() print(bool(true_or_false)) > False

Пересечение

Добавление элемента

stats = <1.65, 2.33, 5.0>stats.add(14.7) print(stats) >

Если среди исходных объектов, составляющих set, «x» уже был, то ничего не произойдёт, и начальное множество не изменится.

big_cats = <'tiger', 'liger', 'lion', 'cheetah', 'leopard', 'cougar'>big_cats.add(‘cheetah’) # это жестоко, но второго гепарда не появится print(big_cats) >

Удаление и очистка

Очистить и свести уже существующий сет к пустому не составит никаких проблем благодаря методу сlear() :

set_with_elements = <'i am element', 'me too'>print(set_with_elements) > <'i am element', 'me too'>set_with_elements.clear() print(set_with_elements) > set()

Для удаления одного единственного компонента из набора в Питоне определены аж три способа.

triangle_coord = <(0, 4), (3, 0), (-3, 0)>print(triangle_coord) > <(3, 0), (-3, 0), (0, 4)>triangle_coord.discard((0, 4)) print(triangle_coord) > <(3, 0), (-3, 0)>triangle_coord.discard((54, 55)) print(triangle_coord) >

Удаляет и возвращает случайный элемент множества:

Перебор элементов

Множество, как и любую другую коллекцию, итерируем циклом for :

iterate_me = <1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5>for num in iterate_me: print(num) > 1.1 1.4 1.3 1.2 1.5

Принадлежность объекта set-у

Оператор in даёт возможность проверить наличие элемента в наборе:

berry_club = <'Tomato', 'Currant', 'Sea buckthorn', 'Grape', 'Barberry'>print(‘Tomato’ in berry_club) > True print(‘Strawberry’ in berry_club) > False

Сортировка множеств

Длина множества

Операции на множествах

Самое важное в этой теме. Математические теоретико-множественные операции, что не доступны никаким другим коллекциям языка. Поехали.

Объединение

Объединением двух множеств «X» и «Y» является такое третье множество «Z», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «X», либо «Y».

lang_X = <'C++', 'Perl', 'PHP'>lang_Y = <'Java', 'C#', 'PHP', 'Python'>lang_Z = lang_X.union(lang_Y) # или так lang_Z = lang_X | lang_Y print(lang_Z) >

Пересечение

Пересечением двух множеств «A» и «B» является такое третье множество «C», каждый элемент которого принадлежит и множеству «A», и множеству «B».

bats_enemies = <'Darkside', 'Jocker', 'Bane'>sups_enemies = <'General Zod', 'Darkside', 'Lobo'>JL_enemies = bats_enemies.intersection(sups_enemies) # или так JL_enemies = bats_enemies & sups_enemies print(JL_enemies) >

Разность множеств

Разностью двух множеств «O» и «P» является такое третье множество «S», каждый элемент которого принадлежит множеству «O» и не принадлежит множеству «P».

Симметрическая разность

Симметрической разностью двух множеств «M» и «N» является такое третье множество «L», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «M», либо «N», но не их пересечению.

f_set = <11, 'a', 18, 'v', 65, 'g'>s_set = <11, 'z', 32, 'v', 0, 'g'>t_set = f_set.symmetric_difference(s_set) # или так t_set = f_set ^ s_set print(t_set) >

Помимо теоретико-множественных операций, в питоне существуют и сугубо утилитарные производные методы.

isdisjoint()

Метод определяет, есть ли у двух set-ов общие элементы:

it = <'green', 'white', 'red'>ru = <'white', 'blue', 'red'>ukr = <'blue', 'yellow'># вернет False, если множества пересекаются print(ukr.isdisjoint(it)) > True # и True, в противном случае print(ru.isdisjoint(it)) > False

В Python нет оператора, который бы соответствовал этому методу.

issubset()

Показывает, является ли «I» подмножеством «J» (Метод вернет True, если все элементы «I» принадлежат «J»):

solar_system = <'Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus', 'Neptune'>first_three_planets = <'Mercury', 'Venus', 'Earth'>poor_small_guy = <'Pluto'>emptyness = set() print(first_three_planets.issubset(solar_system)) # или так first_three_planets True print(poor_small_guy.issubset(solar_system)) # poor_small_guy False # как и в математике, пустое множество есть подмножество любого множества print(emptyness.issubset(solar_system)) # emptyness True # также любое множество является подмножеством самого себя print(poor_small_guy.issubset(poor_small_guy)) # poor_small_guy True

print(poor_small_guy.issubset(poor_small_guy)) # poor_small_guy False

issuperset()

Показывает, является ли «F» надмножеством «G»:

print(solar_system.issuperset(first_three_planets)) # solar_system >= first_three_planets > True print(poor_small_guy.issuperset(solar_system)) # poor_small_guy >= solar_system > False # в сердечке Плутона лишь пустота… print(poor_small_guy.issuperset(emptyness)) # poor_small_guy >= emptyness > True

print(poor_small_guy > poor_small_guy) > False

И для него в языке Python тоже не существует соответствующего метода.

update()

Изменяет исходное множество по объединению:

dogs_in_first_harness = <'Lessie', 'Bork', 'Spark'>dogs_in_second_harness = <'Lucky'>dogs_in_second_harness.update(dogs_in_first_harness) # или так dogs_in_second_harness |= dogs_in_first_harness print(dogs_in_second_harness) >

intersection_update()

difference_update()

symmetric_difference_update()

И, наконец, по симметрической разности:

his_bag = <'croissant', 'tea', 'cookies'>her_bag = <'tea', 'cookies', 'chocolate', 'waffles'>her_bag.symmetric_difference_update(his_bag) print(her_bag) # или так her_bag ^= his_bag >

Свойства методов и операторов

list_of_years = [2019, 2018, 2017] set_of_years = <2009, 2010, 2011>print(set_of_years.union(list_of_years)) > <2017, 2018, 2019, 2009, 2010, 2011>print(set_of_years | list_of_years) > Traceback (most recent call last):> print(set_of_years | list_of_years) TypeError: unsupported operand type(s) for |: ‘set’ and ‘list’

Но есть и сходства. Например, важным является то, что некоторые операторы и методы позволяют совершать операции над несколькими сетами сразу:

Тем интереснее, что оператор ^ симметрической разности позволяет использовать несколько наборов, а метод symmetric_difference() — нет.

tc1 = <10.1, 20.2, 30.3, 40.4, 50.5>tc2 = <10.1, 20.2, 30.3, 40.4, 500>tc3 = <1, 50.1, 1000>print(tc1 ^ tc2 ^ tc3) # вы же помните про порядок операций (слева-направо)? > <1, 1000, 50.1, 50.5, 500>print(tc1.symmetric_difference(tc2, tc3)) > Traceback (most recent call last): print(tc1.symmetric_difference(tc2, tc3)) TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)

Преобразования

Конвертация строки во множество

Чтобы перевести строку во множество, достаточно представить её в виде литерала этого множества.

my_string = ‘Lorem ipsum dolor sit amet’ sting_to_set = print(sting_to_set) >

Конвертация списка во множество

Со списком подобный трюк не пройдет, но здесь на помощь спешит функция set() :

my_list = [2, 4, 8, 16, 32] list_to_set = set(my_list) print(list_to_set) >

Frozenset

Источник