Python 集合是什麼，為什麼應該使用以及如何使用？

Python 配備了幾種內建資料型別來幫我們組織資料。這些結構包括列表、字典、元組和集合。

根據 Python 3 文件：

集合是一個無序集合，沒有重複元素。基本用途包括成員測試和消除重複的條目。集合物件還支援數學運算，如並集、交集、差集和對等差分。

在本文中，我們將回顧並檢視上述定義中列出的每個要素的示例。讓我們馬上開始，看看如何建立它。

初始化一個集合

有兩種方法可以建立一個集合：一個是給內建函式 set() 提供一個元素列表，另一個是使用花括號 {}。

使用內建函式 set() 來初始化一個集合：

>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s1
{1, 2, 3}
>>> type(s1)
<class 'set'>

使用 {}：

>>> s2 = {3, 4, 5}
>>> s2
{3, 4, 5}
>>> type(s2)
<class 'set'>
>>>

如你所見，這兩種方法都是有效的。但問題是，如果我們想要一個空的集合呢？

>>> s = {}
>>> type(s)
<class 'dict'>

沒錯，如果我們使用空花括號，我們將得到一個字典而不是一個集合。=)

值得一提的是，為了簡單起見，本文中提供的所有示例都將使用整數集合，但集合可以包含 Python 支援的所有 可雜湊的hashable 資料型別。換句話說，即整數、字串和元組，而不是列表或字典這樣的可變型別。

>>> s = {1, 'coffee', [4, 'python']}
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

既然你知道了如何建立一個集合以及它可以包含哪些型別的元素，那麼讓我們繼續看看為什麼我們總是應該把它放在我們的工具箱中。

為什麼你需要使用它

寫程式碼時，你可以用不止一種方法來完成它。有些被認為是相當糟糕的，另一些則是清晰的、簡潔的和可維護的，或者是 “Python 式的pythonic”。

根據 Hitchhiker 對 Python 的建議:

當一個經驗豐富的 Python 開發人員（Python 人Pythonista）呼叫一些不夠 “Python 式的pythonic” 的程式碼時，他們通常認為著這些程式碼不遵循通用指南，並且無法被認為是以一種好的方式（可讀性）來表達意圖。

讓我們開始探索 Python 集合那些不僅可以幫助我們提高可讀性，還可以加快程式執行時間的方式。

無序的集合元素

首先你需要明白的是：你無法使用索引訪問集合中的元素。

>>> s = {1, 2, 3}
>>> s[0]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'set' object does not support indexing

或者使用切片修改它們：

>>> s[0:2]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'set' object is not subscriptable

但是，如果我們需要刪除重複項，或者進行組合列表（與）之類的數學運算，那麼我們可以，並且應該始終使用集合。

我不得不提一下，在迭代時，集合的表現優於列表。所以，如果你需要它，那就加深對它的喜愛吧。為什麼？好吧，這篇文章並不打算解釋集合的內部工作原理，但是如果你感興趣的話，這裡有幾個連結，你可以閱讀它：

• 時間複雜度
• set() 是如何實現的？
• Python 集合 vs 列表
• 在列表中使用集合是否有任何優勢或劣勢，以確保獨一無二的列表條目？

沒有重複項

寫這篇文章的時候，我總是不停地思考，我經常使用 for 迴圈和 if 語句檢查並刪除列表中的重複元素。記得那時我的臉紅了，而且不止一次，我寫了類似這樣的程式碼：

>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
>>> no_duplicate_list = []
>>> for item in my_list:
...     if item not in no_duplicate_list:
...             no_duplicate_list.append(item)
...
>>> no_duplicate_list
[1, 2, 3, 4]

或者使用列表解析：

>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
>>> no_duplicate_list = []
>>> [no_duplicate_list.append(item) for item in my_list if item not in no_duplicate_list]
[None, None, None, None]
>>> no_duplicate_list
[1, 2, 3, 4]

但沒關係，因為我們現在有了武器裝備，沒有什麼比這更重要的了：

>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
>>> no_duplicate_list = list(set(my_list))
>>> no_duplicate_list
[1, 2, 3, 4]
>>>

現在讓我們使用 timeit 模組，檢視列表和集合在刪除重複項時的執行時間：

>>> from timeit import timeit
>>> def no_duplicates(list):
...     no_duplicate_list = []
...     [no_duplicate_list.append(item) for item in list if item not in no_duplicate_list]
...     return no_duplicate_list
...
>>> # 首先，讓我們看看列表的執行情況：
>>> print(timeit('no_duplicates([1, 2, 3, 1, 7])', globals=globals(), number=1000))
0.0018683355819786227

>>> from timeit import timeit
>>> # 使用集合:
>>> print(timeit('list(set([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]))', number=1000))
0.0010220493243764395
>>> # 快速而且乾淨 =)

使用集合而不是列表推導不僅讓我們編寫更少的程式碼，而且還能讓我們獲得更具可讀性和高效能的程式碼。

注意：請記住集合是無序的，因此無法保證在將它們轉換回列表時，元素的順序不變。

Python 之禪：

優美勝於醜陋Beautiful is better than ugly.

明瞭勝於晦澀Explicit is better than implicit.

簡潔勝於複雜Simple is better than complex.

扁平勝於巢狀Flat is better than nested.

集合不正是這樣美麗、明瞭、簡單且扁平嗎？

成員測試

每次我們使用 if 語句來檢查一個元素，例如，它是否在列表中時，意味著你正在進行成員測試：

my_list = [1, 2, 3]
>>> if 2 in my_list:
...     print('Yes, this is a membership test!')
...
Yes, this is a membership test!

在執行這些操作時，集合比列表更高效：

>>> from timeit import timeit
>>> def in_test(iterable):
...     for i in range(1000):
...             if i in iterable:
...                     pass
...
>>> timeit('in_test(iterable)',
... setup="from __main__ import in_test; iterable = list(range(1000))",
... number=1000)
12.459663048726043

>>> from timeit import timeit
>>> def in_test(iterable):
...     for i in range(1000):
...             if i in iterable:
...                     pass
...
>>> timeit('in_test(iterable)',
... setup="from __main__ import in_test; iterable = set(range(1000))",
... number=1000)
.12354438152988223

注意：上面的測試來自於這個 StackOverflow 話題。

因此，如果你在巨大的列表中進行這樣的比較，嘗試將該列表轉換為集合，它應該可以加快你的速度。

如何使用

現在你已經瞭解了集合是什麼以及為什麼你應該使用它，現在讓我們快速瀏覽一下，看看我們如何修改和操作它。

新增元素

根據要新增的元素數量，我們要在 add() 和 update() 方法之間進行選擇。

add() 適用於新增單個元素：

>>> s = {1, 2, 3}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}

update() 適用於新增多個元素：

>>> s = {1, 2, 3}
>>> s.update([2, 3, 4, 5, 6])
>>> s
{1, 2, 3, 4, 5, 6}

請記住，集合會移除重複項。

移除元素

如果你希望在程式碼中嘗試刪除不在集合中的元素時收到警報，請使用 remove()。否則，discard() 提供了一個很好的選擇：

>>> s = {1, 2, 3}
>>> s.remove(3)
>>> s
{1, 2}
>>> s.remove(3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 3

discard() 不會引起任何錯誤：

>>> s = {1, 2, 3}
>>> s.discard(3)
>>> s
{1, 2}
>>> s.discard(3)
>>> # 什麼都不會發生

我們也可以使用 pop() 來隨機丟棄一個元素：

>>> s = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> s.pop()  # 刪除一個任意的元素
1
>>> s
{2, 3, 4, 5}

或者 clear() 方法來清空一個集合：

>>> s = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> s.clear()  # 清空集合
>>> s
set()

union()

union() 或者 | 將建立一個新集合，其中包含我們提供集合中的所有元素：

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {3, 4, 5}
>>> s1.union(s2)  # 或者 's1 | s2'
{1, 2, 3, 4, 5}

intersection()

intersection 或 & 將返回一個由集合共同元素組成的集合：

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s3 = {3, 4, 5}
>>> s1.intersection(s2, s3)  # 或者 's1 & s2 & s3'
{3}

difference()

使用 diference() 或 - 建立一個新集合，其值在 “s1” 中但不在 “s2” 中：

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.difference(s2)  # 或者 's1 - s2'
{1}

symmetric_diference()

symetric_difference 或 ^ 將返回集合之間的不同元素。

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.symmetric_difference(s2)  # 或者 's1 ^ s2'
{1, 4}

結論

我希望在閱讀本文之後，你會知道集合是什麼，如何操縱它的元素以及它可以執行的操作。知道何時使用集合無疑會幫助你編寫更清晰的程式碼並加速你的程式。

如果你有任何疑問，請發表評論，我很樂意嘗試回答。另外，不要忘記，如果你已經理解了集合，它們在 Python Cheatsheet 中有自己的一席之地，在那裡你可以快速參考並重新認知你已經知道的內容。

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via: https://www.pythoncheatsheet.org/blog/python-sets-what-why-how

作者：wilfredinni 譯者：MjSeven 校對：wxy

本文由 LCTT 原創編譯，Linux中國 榮譽推出