python-集合（第二篇（七）：集合）

第二篇（七）：集合

 

python 集合 集合标准操作

摘要： 说明： ·类似于数学中学的集合，Python中的集合可以实现去重的功能，通过set()函数来实现： ·sets支持x in set, len(set)和 for x in set； ·作为一个无序的集合，sets 不记录元素位置或者插入点，因此，sets不支持indexing, slicing,或...

说明：

·类似于数学中学的集合，Python中的集合可以实现去重的功能，通过set()函数来实现：

·sets支持x in set, len(set)和 for x in set；

·作为一个无序的集合，sets 不记录元素位置或者插入点，因此，sets不支持indexing, slicing,或其它类序列（sequence-like）的操作；

·学习集合，主要是学习集合的一系列标准操作：集合创建、集合添加、集合删除、交并差集等；

 

 

 

1.创建集合：set()

 

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>>> a = range(10)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a.insert(3,8)
>>> a.insert(3,6)
>>> a
[0, 1, 2, 6, 8, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> set(a)
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> set('boy')
set(['y', 'b', 'o'])

 

 

2.集合添加：add()与update

 

--add()

·功能：把要添加的元素作为一个整体添加到集合中；

·演示如下：

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>>> a = set('boy')
>>> a
set(['y', 'b', 'o'])
>>> a.add('xpleaf')
>>> a
set(['y', 'b', 'xpleaf', 'o'])

·add()的参数不能为列表和字典，但是可以为元组：

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>>> b = set('Hello')
>>> b
set(['H', 'e', 'l', 'o'])
>>> b.add(('xpleaf','CL'))
>>> b
set(['H', ('xpleaf', 'CL'), 'e', 'l', 'o'])

 

--update()

·功能：把要添加的元素拆分（如果不是单个字符），再一个一个地添加到集合中；

·演示如下：

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>>> a
set(['y', 'b', 'xpleaf', 'o'])
>>> a.update('Python')
>>> a
set(['b', 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])
>>> a.update([1,2,3])
>>> a
set([1, 2, 'b', 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 3, 'o', 'y', 't'])

·前面讲集合是不支持indexing的，所以这里看到新添加的元素在集合中是无序排列的；

 

 

 

3.集合删除：remove()，discard()与pop()

 

--remove()

·功能：从set中删除元素，如果不存在则引发KeyError；

·演示如下：

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>>> a
set([1, 2, 'b', 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 3, 'o', 'y', 't'])
>>> a.remove('b')
>>> a
set([1, 2, 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 3, 'o', 'y', 't'])
>>> a.remove('KeyError')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'KeyError'

 

--discard()

·功能：如果在set中存在该元素，则删除，无论存在与否，都没有提示；

·演示如下：

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>>> a
set([1, 2, 3, 'h', 'xpleaf', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])
>>> import tab
>>> a.discard('xpleaf')
>>> a
set([1, 2, 3, 'h', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])
>>> a.discard('CL')
>>> a
set([1, 2, 3, 'h', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])

 

--pop()

·功能：删除并返回set中一个不确定的元素；

·演示如下：

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>>> a.pop()
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>>> a
set([2, 3, 'h', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])
>>> a.pop()
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>>> a.pop()
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>>> a
set(['h', 'n', 'P', 'o', 'y', 't'])

 

 

4.集合数学操作

 

·进行数学操作需要了解一些集合操作符号和数学符号：

 

数学符号 Python符号 含义
-或\ - 差集，相对补集
∩ & 交集
∪ | 并集
取∩的补 ^ 对称差集
≠ !=

不等于
= == 等于
∈ in 属于
  not in 不属于

 

--差集，相对补集：-

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>>> a = set(range(10))
>>> b = set(range(15))
>>> a
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
>>> b - a
set([10, 11, 12, 13, 14])
>>> a - b
set([])

 

--交集：&

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>>> a & b
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

·也可以用intersection()函数实现：

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>>> a.intersection(b)
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

 

--并集：|

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>>> a | b
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

·也可以用union()函数实现：

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>>> a.union(b)
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

 

--对称差集：^

 

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set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
>>> a ^ b
set([10, 11, 12, 13, 14])

·也可以用symmetric_difference()函数实现：

 

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>>> a.symmetric_difference(b)
set([10, 11, 12, 13, 14])
>>> b.symmetric_difference(a)
set([10, 11, 12, 13, 14])

 

--等于与不等于：==与!=

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>>> a == b
False
>>> a != b
True

 

--属于与不属于：in与not in

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>>> a
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
>>> a in b
False
>>> b in a
False
>>> a not in b
True
>>> 0 in a
True

·指的是元素是否属于集合，而不是集合之间的包含；

·集合之间的包含（子集）可用：>、>=、<、<=等表示

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>>> a >= b
False
>>> a <= b
True

·<=相当于函数issubset()：

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>>> a <= b
True
>>> a.issubset(b)    ===>a是b的子集
True

·>=相当于函数issuperset()：

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>>> a >= b
False
>>> a.issuperset(b)    ===>a不是b的超集，即a不包含b
False
>>> b.issuperset(a)    ===>b是a的超集，即b包含a
True

 

 

 

5.其它操作

 

--len()

·功能：测定集合的长度；

·演示如下：

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>>> len(a)
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>>> len(b)
15

 

--copy()

·功能：浅复制；

·前面已有提及，不再重复；

 

--hash()

·功能：返回参数的哈希值；

·演示如下：

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>>> a
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
>>> hash(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'set'

·可以看到普通hash()函数的参数不能为set类型（列表也不行），但可以为字符串类型：

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>>> hash('CL')
8576051523077447

·只要数据量足够大，hash是有可能产生相同的hash值，更安全的为md5类型的hash值计算：

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>>> import hashlib
>>> a = 'hello'
>>> a = hashlib.md5()
>>> a.hexdigest()
'd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e'

·可以看到产生的hash值中还包含有字母等字符，因此破解的难度会更大。

posted @ 2016-11-08 14:50  redis3389  阅读(162)  评论(0)  编辑  收藏  举报