- 第01课:初识 Python
- 第02课:第一个 Python 程序
- 第03课:Python 语言元素之变量
- 第04课:Python 语言元素之运算符
- 第05课:分支结构
- 第06课:循环结构
- 第07课:分支和循环结构的应用
- 第08课:常用数据结构之列表
- 第09课:常用数据结构之元组
- 第10课:常用数据结构之字符串
- 第11课:常用数据结构之集合
- 第12课:常用数据结构之字典
- 第13课:函数和模块
- 第14课:函数的应用
- 第15课:函数使用进阶
- 第16课:函数的高级应用
- 第17课:面向对象编程入门
- 第18课:面向对象编程进阶
- 第19课:面向对象编程应用
- 第20课:Python 标准库初探
- 第21课:文件读写和异常处理
- 第22课:对象的序列化和反序列化
- 第23课:用 Python 读写 CSV 文件
- 第24课:用 Python 读写 Excel 文件-1
- 第25课:用 Python 读写 Excel 文件-2
- 第26课:用 Python 操作 Word 文件和 PowerPoint
- 第27课:用 Python 操作 PDF 文件
- 第28课:用 Python 处理图像
- 第29课:用 Python 发送邮件和短信
- 第30课:正则表达式的应用
- 第31课:网络数据采集概述
- 第32课:用 Python 获取网络资源
- 第33课:用 Python 解析 HTML 页面
- 第34课:Python 中的并发编程-1
- 第35课:Python 中的并发编程-2
- 第36课:Python 中的并发编程-3
- 第37课:并发编程在爬虫中的应用
- 第38课:抓取网页动态内容
- 第39课:爬虫框架 Scrapy 简介
- 第40课:关系型数据库和 MySQL 概述
- 第41课:SQL 详解之 DDL
- 第42课:SQL 详解之 DML
- 第43课:SQL 详解之 DQL
- 第44课:SQL 详解之 DCL
- 第45课:索引
- 第46课:视图 + 函数 + 过程
- 第47课:MySQL 新特性
- 第48课:Python 程序接入 MySQL 数据库
第11课:常用数据结构之集合
第11课:常用数据结构之集合
在学习了列表和元组之后,我们再来学习一种容器型的数据类型,它的名字叫集合(set)。说到集合这个词大家一定不会陌生,在数学课本上就有这个概念。通常我们对集合的定义是“把一定范围的、确定的、可以区别的事物当作一个整体来看待”,集合中的各个事物通常称为集合的元素。集合应该满足以下特性:
- 无序性:一个集合中,每个元素的地位都是相同的,元素之间是无序的。
- 互异性:一个集合中,任何两个元素都是不相同的,即元素在集合中只能出现一次。
- 确定性:给定一个集合和一个任意元素,该元素要么属这个集合,要么不属于这个集合,二者必居其一,不允许有模棱两可的情况出现。
Python程序中的集合跟数学上的集合是完全一致的,需要强调的是上面所说的无序性和互异性。无序性说明集合中的元素并不像列中的元素那样一个挨着一个,可以通过索引实现随机访问(随机访问指的是给定一个有效的范围,随机抽取出一个数字,然后通过这个数字可以获取到对应的元素),所以Python中的集合肯定不能够支持索引运算。另外,集合的互异性决定了集合中不能有重复元素,这一点也是集合区别于列表的关键,说得更直白一些就是,Python中的集合类型会对其中的元素做去重处理。Python中的集合一定是支持in
和not in
成员运算的,这样就可以确定一个元素是否属于集合,也就是上面所说的集合的确定性。集合的成员运算在性能上要优于列表的成员运算,这是集合的底层存储特性(哈希存储)决定的,此处我们暂时不做讨论,大家可以先记下这个结论。
创建集合
在Python中,创建集合可以使用{}
字面量语法,{}
中需要至少有一个元素,因为没有元素的{}
并不是空集合而是一个空字典,我们下一节课就会大家介绍字典的知识。当然,也可以使用内置函数set
来创建一个集合,准确的说set
并不是一个函数,而是创建集合对象的构造器,这个知识点我们很快也会讲到,现在不理解跳过它就可以了。要创建空集合可以使用set()
;也可以将其他序列转换成集合,例如:set('hello')
会得到一个包含了4个字符的集合(重复的l
会被去掉)。除了这两种方式,我们还可以使用生成式语法来创建集合,就像我们之前用生成式创建列表那样。要知道集合中有多少个元素,还是使用内置函数len
;使用for
循环可以实现对集合元素的遍历。
# 创建集合的字面量语法(重复元素不会出现在集合中)
set1 = {1, 2, 3, 3, 3, 2}
print(set1) # {1, 2, 3}
print(len(set1)) # 3
# 创建集合的构造器语法(后面会讲到什么是构造器)
set2 = set('hello')
print(set2) # {'h', 'l', 'o', 'e'}
# 将列表转换成集合(可以去掉列表中的重复元素)
set3 = set([1, 2, 3, 3, 2, 1])
print(set3) # {1, 2, 3}
# 创建集合的生成式语法(将列表生成式的[]换成{})
set4 = {num for num in range(1, 20) if num % 3 == 0 or num % 5 == 0}
print(set4) # {3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18}
# 集合元素的循环遍历
for elem in set4:
print(elem)
需要提醒大家,集合中的元素必须是hashable
类型。所谓hashable
类型指的是能够计算出哈希码的数据类型,大家可以暂时将哈希码理解为和变量对应的唯一的ID值。通常不可变类型都是hashable
类型,如整数、浮点、字符串、元组等,而可变类型都不是hashable
类型,因为可变类型无法确定唯一的ID值,所以也就不能放到集合中。集合本身也是可变类型,所以集合不能够作为集合中的元素,这一点在使用集合的时候一定要注意。
集合的运算
Python为集合类型提供了非常丰富的运算符,主要包括:成员运算、交集运算、并集运算、差集运算、比较运算(相等性、子集、超集)等。
成员运算
可以通过成员运算in
和not in
检查元素是否在集合中,代码如下所示。
set1 = {11, 12, 13, 14, 15}
print(10 in set1) # False
print(15 in set1) # True
set2 = {'Python', 'Java', 'Go', 'Swift'}
print('Ruby' in set2) # False
print('Java' in set2) # True
交并差运算
Python中的集合跟数学上的集合一样,可以进行交集、并集、差集等运算,而且可以通过运算符和方法调用两种方式来进行操作,代码如下所示。
set1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
set2 = {2, 4, 6, 8, 10}
# 交集
# 方法一: 使用 & 运算符
print(set1 & set2) # {2, 4, 6}
# 方法二: 使用intersection方法
print(set1.intersection(set2)) # {2, 4, 6}
# 并集
# 方法一: 使用 | 运算符
print(set1 | set2) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10}
# 方法二: 使用union方法
print(set1.union(set2)) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10}
# 差集
# 方法一: 使用 - 运算符
print(set1 - set2) # {1, 3, 5, 7}
# 方法二: 使用difference方法
print(set1.difference(set2)) # {1, 3, 5, 7}
# 对称差
# 方法一: 使用 ^ 运算符
print(set1 ^ set2) # {1, 3, 5, 7, 8, 10}
# 方法二: 使用symmetric_difference方法
print(set1.symmetric_difference(set2)) # {1, 3, 5, 7, 8, 10}
# 方法三: 对称差相当于两个集合的并集减去交集
print((set1 | set2) - (set1 & set2)) # {1, 3, 5, 7, 8, 10}
通过上面的代码可以看出,对两个集合求交集,&
运算符和intersection
方法的作用是完全相同的,使用运算符的方式更直观而且代码也比较简短。相信大家对交集、并集、差集、对称差这几个概念是比较清楚的,如果没什么印象了可以看看下面的图。
集合的交集、并集、差集运算还可以跟赋值运算一起构成复合赋值运算,如下所示。
set1 = {1, 3, 5, 7}
set2 = {2, 4, 6}
# 将set1和set2求并集再赋值给set1
# 也可以通过set1.update(set2)来实现
set1 |= set2
print(set1) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
set3 = {3, 6, 9}
# 将set1和set3求交集再赋值给set1
# 也可以通过set1.intersection_update(set3)来实现
set1 &= set3
print(set1) # {3, 6}
比较运算
两个集合可以用==
和!=
进行相等性判断,如果两个集合中的元素完全相同,那么==
比较的结果就是True
,否则就是False
。如果集合A
的任意一个元素都是集合B
的元素,那么集合A
称为集合B
的子集,即对于$ \forall{a} \in {A}$,均有$ {a} \in {B} $,则$ {A} \subseteq {B} $,A
是B
的子集,反过来也可以称B
是A
的超集。如果A
是B
的子集且A
不等于B
,那么A
就是B
的真子集。Python为集合类型提供了判断子集和超集的运算符,其实就是我们非常熟悉的<
和>
运算符,代码如下所示。
set1 = {1, 3, 5}
set2 = {1, 2, 3, 4, 5}
set3 = set2
# <运算符表示真子集,<=运算符表示子集
print(set1 < set2, set1 <= set2) # True True
print(set2 < set3, set2 <= set3) # False True
# 通过issubset方法也能进行子集判断
print(set1.issubset(set2)) # True
# 反过来可以用issuperset或>运算符进行超集判断
print(set2.issuperset(set1)) # True
print(set2 > set1) # True
集合的方法
Python中的集合是可变类型,我们可以通过集合类型的方法为集合添加或删除元素。
# 创建一个空集合
set1 = set()
# 通过add方法添加元素
set1.add(33)
set1.add(55)
set1.update({1, 10, 100, 1000})
print(set1) # {33, 1, 100, 55, 1000, 10}
# 通过discard方法删除指定元素
set1.discard(100)
set1.discard(99)
print(set1) # {1, 10, 33, 55, 1000}
# 通过remove方法删除指定元素,建议先做成员运算再删除
# 否则元素如果不在集合中就会引发KeyError异常
if 10 in set1:
set1.remove(10)
print(set1) # {33, 1, 55, 1000}
# pop方法可以从集合中随机删除一个元素并返回该元素
print(set1.pop())
# clear方法可以清空整个集合
set1.clear()
print(set1) # set()
如果要判断两个集合有没有相同的元素可以使用isdisjoint
方法,没有相同元素返回True
,否则返回False
,代码如下所示。
set1 = {'Java', 'Python', 'Go', 'Kotlin'}
set2 = {'Kotlin', 'Swift', 'Java', 'Objective-C', 'Dart'}
set3 = {'HTML', 'CSS', 'JavaScript'}
print(set1.isdisjoint(set2)) # False
print(set1.isdisjoint(set3)) # True
不可变集合
Python中还有一种不可变类型的集合,名字叫frozenset
。set
跟frozenset
的区别就如同list
跟tuple
的区别,frozenset
由于是不可变类型,能够计算出哈希码,因此它可以作为set
中的元素。除了不能添加和删除元素,frozenset
在其他方面跟set
基本是一样的,下面的代码简单的展示了frozenset
的用法。
set1 = frozenset({1, 3, 5, 7})
set2 = frozenset(range(1, 6))
print(set1 & set2) # frozenset({1, 3, 5})
print(set1 | set2) # frozenset({1, 2, 3, 4, 5, 7})
print(set1 - set2) # frozenset({7})
print(set1 < set2) # False
简单的总结
Python中的集合底层使用了哈希存储的方式,对于这一点我们暂时不做介绍,在后面的课程有需要的时候再为大家讲解集合的底层原理,现阶段大家只需要知道集合是一种容器,元素必须是hashable
类型,与列表不同的地方在于集合中的元素没有序、不能用索引运算、不能重复。
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