Справочник по языку python3

Создание множеств

Существует два пути, следуя которым, мы можем создавать множества в Python.

Мы можем создать множество путем передачи всех элементов множества внутри фигурных скобок и разделить элементы при помощи запятых . Множество может содержать любое количество элементов и элементы могут быть разных типов, к примеру, целые числа, строки, кортежи, и т. д. Однако, множество не поддерживает изменяемые элементы, такие как списки, словари, и так далее.

Рассмотрим пример создания множества в Python:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
print(num_set)

1 2	num_set={1,2,3,4,5,6} print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1	{1,2,3,4,5,6}

Только что мы создали множество чисел. Мы также можем создать множество из строк. Например:

Python

string_set = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}
print(string_set)

1 2	string_set={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} print(string_set)

Результат:

Python

{‘Michelle’, ‘Nicholas’, ‘John’, ‘Mercy’}

1	{‘Michelle’,’Nicholas’,’John’,’Mercy’}

Возможно вы обратили внимание на то, что элементы в выдаче выше находятся в другом порядке, отличном от того, как мы добавляли их в множество. Это связано с тем, что элементы множества находятся в произвольном порядке

Если вы запустите тот же код еще раз, возможно вы получите выдачу с элементами, которые каждый раз будут находиться в другом порядке.

Мы также можем создать множество с элементами разных типов. Например:

Python

mixed_set = {2.0, «Nicholas», (1, 2, 3)}
print(mixed_set)

1 2	mixed_set={2.0,»Nicholas»,(1,2,3)} print(mixed_set)

Результат:

Python

{2.0, ‘Nicholas’, (1, 2, 3)}

1	{2.0,’Nicholas’,(1,2,3)}

Все элементы в упомянутом выше множестве принадлежат разным типам.

Мы также можем создать множество из списков. Это можно сделать, вызвав встроенную функцию Python под названием . Например:

Python

num_set = set()
print(num_set)

1 2	num_set=set(1,2,3,4,5,6) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1	{1,2,3,4,5,6}

Как упоминалось ранее, множества не содержат дубликаты элементов. Предположим, наш список содержит дубликаты элементов, как показано ниже:

Python

num_set = set()
print(num_set)

1 2	num_set=set(1,2,3,1,2) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1

{1,2,3}

Множество удалило дубликаты и выдало только по одному экземпляру элементов. Это также происходит при создании множества с нуля. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 1, 2}
print(num_set)

1 2	num_set={1,2,3,1,2} print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1

{1,2,3}

И снова, множество удалило дубликаты и вернуло только один из дублируемых объектов.

Создание пустого множества подразумевает определенную хитрость. Если вы используете пустые фигурные скобки в Python, вы скорее создадите пустой словарь, а не множество. Например:

Python

x = {}
print(type(x))

1 2	x={} print(type(x))

Результат:

Python

<class ‘dict’>

1	<class’dict’>

Как показано в выдаче, тип переменной является словарем.

Чтобы создать пустое множество в Python, мы должны использовать функцию без передачи какого-либо значения в параметрах, как показано ниже:

Python

x = set()
print(type(x))

1 2	x=set() print(type(x))

Результат:

Python

<class ‘set’>

1	<class’set’>

Выдача показывает, что мы создали множество.

Дайте мне список, и я переверну мир

Так (или примерно так) говорил ещё Архимед, а кто мы такие, чтоб с ним спорить. Список — простой, понятный и надёжный инструмент: в любой непонятной ситуации попробуйте сначала применить список, и даже если он не подойдёт, то подскажет, как и чем решать задачу дальше. Обязательно посмотрите другие методы списков из официальной документации Python, чтобы они не оказались для вас сюрпризом на собеседовании.

Конечно, Python — это не только списки, и изучать его лучше на родном языке в компании единомышленников. Приходите на наш курс «Профессия Python-разработчик». Под руководством опытных наставников вы станете настоящим укротителем питонов повелителем списков, массивов и словарей, а заодно получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.

Обход множеств в цикле

Множества так же как последовательности (строки, списки и т.д) и отображения (словари) являются коллекциями, т.е. могут хранить сложные структуры данных (например, кортежи). Но так как элементы множеств не снабжены никакими идентификаторами (ни индексами, ни ключами), то множества не поддерживают операторы извлечения среза и извлечения элемента по ключу . Тем не менее множества поддерживают оператор проверки на вхождение (а так же ) и функцию определения размера :

Множества поддерживают механизм итерирования и их элементы могут быть получены перебором в цикле :

Чаще всего множества используются для итерирования уникальных элементов последовательностей. И тут возможны два случая. Давайте рассмотрим следующий список:

В первом случае, может быть неважно в каком порядке обрабатываются элементы, главное обрабатывать только уникальные:

Во втором случае, по прежнему нужно обрабатывать только уникальные элементы, но порядок следования элементов в списке может оказаться важен. В этом случае используют пустые множества:

Так же множества могут выступать в роли итерируемого объекта в любых генераторах:

Пример

Ранее мы говорили, что клиент сокета запрашивает некоторые ресурсы у сервера, и сервер отвечает на этот запрос.

Итак, мы разработаем и серверную, и клиентскую модель, чтобы каждый мог общаться с ними. Шаги можно рассматривать так:

1. Программа сервера сокетов запускается сначала и ждет любого запроса.
2. Клиентская программа сначала инициирует диалог.
3. Затем серверная программа будет реагировать на запросы клиента соответственно.
4. Клиентская программа будет завершена, если пользователь введет сообщение «до свидания». Серверная программа также завершится, когда завершится клиентская программа, это необязательно, и мы можем поддерживать выполнение серверной программы на неопределенный срок или завершить работу с помощью какой-либо конкретной команды в клиентском запросе.

Как удалить элементы из множества?

Это можно сделать с помощью методов discard() и remove(). Различие между ними состоит в том, что при использовании discard(), если элемент не существует во множестве, оно остается неизменным. А метод remove() выдаст ошибку.

Следующий пример иллюстрирует это.

# инициализируем my_set
my_set = {1, 3, 4, 5, 6}
print(my_set)

# удаляем элемент
# Вывод: {1, 3, 5, 6}
my_set.discard(4)
print(my_set)

# удаляем элемент
# Вывод: {1, 3, 5}
my_set.remove(6)
print(my_set)

# удаляем элемент,
# который отсутствует в my_set
# Вывод: {1, 3, 5}
my_set.discard(2)
print(my_set)

# удаляем элемент,
# который отсутствует в my_set
# Если вы раскомментируете строку 27,
# то получите ошибку.
# Вывод: KeyError: 2

#my_set.remove(2) 

Точно так же можно удалить и вернуть элемент, используя метод pop(). Но нет способа определить, какой элемент будет извлечен.

Мы также можем удалить все элементы из множества, используя метод clear().

# инициализируем my_set
# Вывод: множество уникальных элементов
my_set = set("HelloWorld")
print(my_set)

# извлекаем элемент
# Вывод: случайный элемент
print(my_set.pop())

# извлекаем еще один элемент
# Вывод: случайный элемент
my_set.pop()
print(my_set)

# очищаем my_set
#Вывод: set()
my_set.clear()
print(my_set)

Кортеж

Кортеж – это еще один тип данных, который представляет собой последовательность данных, подобную списку. Это означает, что данные в кортеже защищены от записи. Данные в кортеже записываются с использованием скобок и запятых.

 #tuple, имеющий только целочисленный тип данных.
а = (1,2,3,4)
print (a) # печатает весь кортеж

#tuple имеет несколько типов данных.
b = («привет», 1,2,3, «go»)
print (b) # печатает весь кортеж

# индекс кортежей также основан на 0.

print (b ) # выводит единственный элемент в кортеже, в данном случае "go"

Результат этого приведенного выше примера кода кортежа типа данных будет таким, как на изображении ниже.

Свойства множеств

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

• Определена операция проверки принадлежности элемента множеству
• Можно получить количество элементов в множестве
• Множества являются iterable-объектами

Принадлежность множеству

Проверить принадлежит ли какой-либо объект множеству можно с помощью оператора . Это один из самых распространённых вариантов использования множеств. Такая операция выполняется в среднем за с теми же оговорками, которые существуют для хеш-таблиц.

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.

Добавление элементов во множество

Python позволяет нам вносить новые элементы во множество при помощи функции . Например:

Python

months = set()

months.add(«Feb»)
print(months)

1 2 3 4

months=set(«Jan»,»March»,»Apr»,»May»,»June»,»July»,»Aug»,»Sep»,»Oct»,»Nov»,»Dec») months.add(«Feb») print(months)

Результат:

Python

{‘Oct’, ‘Dec’, ‘Feb’, ‘July’, ‘May’, ‘Jan’, ‘June’, ‘March’, ‘Sep’, ‘Aug’, ‘Nov’, ‘Apr’}

1	{‘Oct’,’Dec’,’Feb’,’July’,’May’,’Jan’,’June’,’March’,’Sep’,’Aug’,’Nov’,’Apr’}

Элемент «Feb» успешно внесен во множество. Если это было множество чисел, мы не можем передать новый элемент внутри скобочек, как мы делаем это для строк. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3}
num_set.add(4)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3} num_set.add(4) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4}

1

{1,2,3,4}

В следующем разделе мы обсудим, как удалять элементы из множеств.

setattr() синтаксис функции

Он принимает имя объекта, имя атрибута и значение в качестве параметров и устанавливает равным . Поскольку любой атрибут объекта может быть любого типа, эта функция не вызывает исключения.

Формат:

Вот простой пример, демонстрирующий использование .

class MyClass():
    def __init__(self, name, value):
        # Set the attribute of the class object
        setattr(self, name, value)

a = MyClass('KEY', 100)
print('Printing attribute from Class Object:', a.KEY)
print('Printing attribute from getattr():', getattr(a, 'KEY'))

Вывод

Printing attribute from Class Object: 100
Printing attribute from getattr(): 100

очень полезен, когда атрибут объекта не известен заранее и не может быть установлен с помощью .

Это очень удобный метод, используемый всякий раз, когда атрибуты объекта могут измениться во время выполнения, и демонстрирующий, как объектно-ориентированное программирование по-прежнему хорошо работает в этих сценариях.

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:

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.

Для сравнения:

Отдельное python множество может включать в себя объекты разных типов:

Здесь нет никакого противоречия с математической дефиницией, так как все составляющие 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

Функция , тем не менее, корректно обрабатывает случаи, когда ей на вход подаются списки или словари.

Однако в списках не должно быть вложенных изменяемых элементов.

Сервер сокетов

Мы сохраним программу сервера сокетов, как socket_server.py. Чтобы использовать соединение, нам нужно импортировать модуль сокета.

Затем последовательно нам нужно выполнить некоторую задачу, чтобы установить соединение между сервером и клиентом.

Мы можем получить адрес хоста с помощью функции socket.gethostname(). Рекомендуется использовать адрес порта пользователя выше 1024, поскольку номер порта меньше 1024 зарезервирован для стандартного интернет-протокола.

Смотрите приведенный ниже пример кода сервера:

import socket


def server_program():
    # get the hostname
    host = socket.gethostname()
    port = 5000  # initiate port no above 1024

    server_socket = socket.socket()  # get instance
    # look closely. The bind() function takes tuple as argument
    server_socket.bind((host, port))  # bind host address and port together

    # configure how many client the server can listen simultaneously
    server_socket.listen(2)
    conn, address = server_socket.accept()  # accept new connection
    print("Connection from: " + str(address))
    while True:
        # receive data stream. it won't accept data packet greater than 1024 bytes
        data = conn.recv(1024).decode()
        if not data:
            # if data is not received break
            break
        print("from connected user: " + str(data))
        data = input(' -> ')
        conn.send(data.encode())  # send data to the client

    conn.close()  # close the connection


if __name__ == '__main__':
    server_program()

Итак, наш сервер сокетов работает на порту 5000 и будет ждать запроса клиента. Если вы хотите, чтобы сервер не завершал работу при закрытии клиентского соединения, просто удалите условие if и оператор break. Цикл while используется для бесконечного запуска серверной программы и ожидания клиентского запроса.

SortedSet.sorted_set.SortedSet

Пакет с многообещающим названием. Используем

К сожалению, автор не приготовил нам функцию и в каком-либо варианте, поэтому будем использовать объединение и вычитание множеств

Использование:

Протестируем пока на множествах размера 10’000:

Задача	Время работы
Добавление	16.413
Проверка на наличие	0.018
Цикл по всем элементам	0.001
Получение индексов	0.008
Получение значений по индексам	0.015
Удаление	30.548

Как так получилось? Давайте загляем в исходный код:

Как оказалось, это обычный массив, в котором наличие элемента определяется бинпоиском. Это действительно отсортированное множество, но очень ленивое.

Вывод: почти бесполезно, несколько строчек кода завернули в класс

Элементы множеств

Элементами множеств могут быть только неизменяемые объекты таких типов как int, float, complex, str, frozenset, а чаще всего и объекты типа tuple

Но если попытаться создать множества из элементов изменяемого типа (list, set, dict), то это приведет к ошибке:

Объекты типа tuple могут быть элементами множеств, только если они сами состоят из неизменяемых объектов:

Это связано с тем, что на самом деле объектами множеств могут быть не просто неизменяемые объекты, они должны быть еще и хешируемыми. Хешируемые объекты имеют специальный метод возвращаемое значение которого, у таких элементов не меняется с момента создания и до момента утилизации.

В том случае если кортеж состоит из неизменяемых элементов, то он является хешируемым (и неизменяемым):

Но если в кортеже есть изменяемые элементы, то эти элементы могут быть изменены:

Поэтому и хеш для таких кортежей не создается:

Но если ваши кортежи состоят из неизменяемых объектов, то можете смело создавать из них множество.

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

frozenset — неизменяемые множества

Множества типа frozenset в отличие от set являются неизменяемыми и хешируемыми, т.е. могут быть ключами словарей и могут быть подмножествами других множеств. Создать фиксированное множество можно только с помощью функции , без аргументов данная функция создает пустое фиксированное множество:

Если передать итерируемый объект, то будет выполнена попытка преобразовать его в фиксированное множество:

Ну а если передать другое множество, то будет возвращена его поверхностная копия:

Фиксированные множества действительно могут быть ключами словарей и подмножествами других множеств, что может быть удобно в некоторых ситуациях:

Фиксированные множества поддерживают только те операторы и методы которые не приводят к изменению объектов, но это не мешает делать ссылки переменных на резульат манипуляций над фиксированными множествами, например:

В этом смысле, множества похожи на строки или кортежи, которые тоже являются неизменяемыми, но которые могут служить «основой» для создания новых неизменяемых объектов.

Двухместные операторы множеств, могут быть применены к множествам типа set и frozenset одновременнно, но тип результата, будет зависеть от того, какой тип указан первым в этом операторе:

При этом множества и фиксированные множества могут проверяться на равенство состава элементов:

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

1. numpy.nditer()
2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

• start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
• stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
• шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

1. numpy.arange()
2. numpy.reshape()
3. numpy.nditer()

import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Установить операции в Python

Наборы используются для выполнения математических операций набора математических функций, таких как объединение, разница, пересечение и симметричная разница.

Установите Union – включение всех элементов из обоих наборов.

Операция Union выполняется одним из следующих методов:

• Используя оператор
• Используя метод

Пример: Союз наборов

X = {1, 2, 3}
Y = {6, 7, 8}

print(X | Y)
print(Y.union(X))

Выход :

{1, 2, 3, 6, 7, 8} {1, 2, 3, 6, 7, 8}

Установите пересечение – включение элементов, которые распространены для обоих наборов.

Работа пересечения выполняется одним из следующих методов:

• Используя оператор
• Используя )

Пример: пересечение наборов

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X & Y)
print(Y.intersection(X))

Выход :

{2, 3} {2, 3}

Установить разницу – включение элементов из любого из множеств.

(A – b) содержит элементы, которые находятся только в установленном, но не в установке B.

(B – A) содержит элементы, которые находятся только в установленном b, но не в SET A.

Разница операция выполняется одним из следующих методов:

• Используя оператор
• Используя метод

Пример: Разница наборов

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X - Y)

print(Y.difference(X))

Выход :

{1} {8}

Симметричная разница выполняется одним из следующих методов:

• Используя оператор
• Используя метод

Пример: симметричная разница наборов

X = {1, 2, 3, 9, 0}
Y = {3, 2, 8, 7, 5}

print(X ^ Y)

print(Y.symmetric_difference(X))

Выход :

{0, 1, 5, 7, 8, 9} {0, 1, 5, 7, 8, 9}

Example Code

# Python program to demonstrate working# of 
# Set in Python 
# creating two sets 
My_Set1 = set()
My_Set2 = set()
# Adding elements to My_Set1
for i in range(1, 6): 
   My_Set1.add(i) 
# Adding elements to My_Set2
for i in range(3, 8): 
   My_Set2.add(i) 
print("My_Set1 = ", My_Set1) 
print("My_Set2 = ", My_Set2) 
print("\n") 
# Union of My_Set1 and My_Set2
My_Set3 = My_Set1 | My_Set2# My_Set1.union(My_Set2) 
print("Union of My_Set1&My_Set2: My_Set3 = ", My_Set3) 
# Intersection of My_Set1 and My_Set2
My_Set4 = My_Set1&My_Set2# My_Set1.intersection(My_Set2) 
print("Intersection of My_Set1&My_Set2: My_Set4 = ", My_Set4) 
print("\n") 
# Checking relation between My_Set3 and My_Set4
if My_Set3>My_Set4: # My_Set3.issuperset(My_Set4) 
   print("My_Set3 is superset of My_Set4") 
elif My_Set3<My_Set4: # My_Set3.issubset(My_Set4) 
   print("My_Set3 is subset of My_Set4") 
else : # My_Set3 == My_Set4
   print("My_Set3 is same as My_Set4") 
# displaying relation between My_Set4 and My_Set3
if My_Set4<My_Set3: # My_Set4.issubset(My_Set3) 
   print("My_Set4 is subset of My_Set3") 
   print("\n") 
# difference between My_Set3 and My_Set4
My_Set5 = My_Set3 - My_Set4
print("Elements in My_Set3 and not in My_Set4: My_Set5 = ", My_Set5) 
print("\n") 
# check if My_Set4 and My_Set5 are disjoint sets 
if My_Set4.isdisjoint(My_Set5): 
   print("My_Set4 and My_Set5 have nothing in common\n") 
# Removing all the values of My_Set5
My_Set5.clear()
print("After applying clear on sets My_Set5: ") 
print("My_Set5 = ", My_Set5) 

Создание наборов в Python

Набор может быть создан путем размещения всех элементов в фигурных скобках {}, разделенные запятой. Они также могут быть созданы с помощью встроенного функции Отказ

Элементы могут быть разных типов данных, но набор не поддерживает смежные элементы. Наборы неупорядочены, поэтому никто не может быть уверен в порядке элементов, в которых они появятся.

Пример: создание наборов

Days=set()
Fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
Name=set('Quit')
print(Name)
print(Fruits)
print(Days)

Выход :

{‘u’, ‘q’, ‘I’, ‘T’} {‘Cherry’, «Банана», «Apple»} {«Солнце», «ср», «пн», «Чт», «Вт» , «Сет», «Фри»}

Рекомендуемые показания:

1. Список в Python
2. Массив в Python
3. Python Tupple.

Операции с множествами Python

Множества могут использоваться для выполнения математических операций: объединение, пересечение и симметричная разница.

Рассмотрим следующие два множества:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

Объединение множеств

Объединение A и B — это множество всех элементов из обоих множеств.

Объединение  осуществляется с помощью оператора |. Эту же операцию можно осуществить с помощью метода union().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор |
# Вывод: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(A | B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию union
>>> A.union(B)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

# используем функцию union для B
>>> B.union(A)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Пересечение множеств питон (python)

Пересечение A и B – операция получения набора элементов, которые являются общими для обоих множеств.

Пересечение осуществляется с помощью оператора &. Эту же операцию можно произвести с помощью метода intersection().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор &
# Вывод: {4, 5}
print(A & B) 

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию intersection для A
>>> A.intersection(B)
{4, 5}

# используем функцию intersection для B
>>> B.intersection(A)
{4, 5}

Определение разницы множеств

Разница A и B (A — B) – операция получения множества элементов, которые принадлежат только  A, но не принадлежат B. Точно так же,  B — A представляет собой множество элементов принадлежащих B , но не принадлежащих А.

Разница определяется с помощью оператора -. или метода difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор - для A
# Вывод: {1, 2, 3}
print(A - B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию difference для A
>>> A.difference(B)
{1, 2, 3}

# используем оператор - для B
>>> B - A
{8, 6, 7}

# используем функцию difference для B
>>> B.difference(A)
{8, 6, 7}

Симметричная разница множеств

Симметричная разница A и B — это множество элементов в A и B, за исключением тех, которые являются общими для обоих множеств. Она определяется с помощью оператора ^ или метода symmetric_difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор ^
# Вывод: {1, 2, 3, 6, 7, 8}
print(A ^ B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию symmetric_difference для A
>>> A.symmetric_difference(B)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

# используем функцию symmetric_difference для B
>>> B.symmetric_difference(A)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Operations on sets

This is how you perform the well-known in Python:

A | B A.union(B)	Returns a set which is the union of sets and .
A |= B A.update(B)	Adds all elements of array to the set .
A & B A.intersection(B)	Returns a set which is the intersection of sets and .
A &= B A.intersection_update(B)	Leaves in the set only items that belong to the set .
A — B A.difference(B)	Returns the set difference of and (the elements included in , but not included in ).
A -= B A.difference_update(B)	Removes all elements of from the set .
A ^ B A.symmetric_difference(B)	Returns the symmetric difference of sets and (the elements belonging to either or , but not to both sets simultaneously).
A ^= B A.symmetric_difference_update(B)	Writes in the symmetric difference of sets and .
A <= B A.issubset(B)	Returns if is a subset of .
A >= B A.issuperset(B)	Returns if is a subset of .
A < B	Equivalent to
A > B	Equivalent to

Пересечение множеств

Предположим, у вас есть два множества: А и В. Их пересечение представляет собой множество элементов, которые являются общими для А и для В.

Операция пересечения во множествах может быть достигнута как при помощи оператора , так и метода . Рассмотрим пример:

Python

x = {1, 2, 3}
y = {4, 3, 6}

print(x & y) # Результат: 3

1 2 3 4

x={1,2,3} y={4,3,6} print(x&y)# Результат: 3

В обеих множествах является общим элементом. То же самое может быть достигнуто при использовании метода :

Python

x = {1, 2, 3}
y = {4, 3, 6}

z = x.intersection(y)
print(z) # Результат: 3

1 2 3 4 5

x={1,2,3} y={4,3,6} z=x.intersection(y) print(z)# Результат: 3

В следующем разделе мы обсудим, как определить разницу между множествами.

Методы в наборах

добавлять()	Добавляет элемент на набор
Чисто()	Удаляет все элементы из набора
Копировать ()	Возвращает копию набора
разница()	Возвращает набор, содержащий разницу между двумя или более наборами
Разница_update ()	Удаляет элементы в этом наборе, которые также включены в другой, указанный набор
отказаться()	Удалить указанный элемент
Пересечение ()	Возвращает набор, это пересечение двух других наборов
Intersection_Update ()	Удаляет элементы в этом наборе, которые нет в других, указанных наборах (ов)
iSdisjoint ()	Возвращает, имеют ли два набора пересечения или нет
issubset ()	Возвращает, содержит ли другой набор этот набор или нет
ОСУПЕРСЕТ ()	Возвращает, содержит ли этот набор другой набор или нет
поп ()	Удаляет элемент из набора
Удалить()	Удаляет указанный элемент
Symmetric_difference ()	Возвращает множество с симметричными различиями двух наборов
Symmetric_difference_update ()	Вставляет симметричные различия от этого набора и другого
Союз ()	Верните набор, содержащий объединение наборов
Обновить()	Обновите набор с объединением этого набора и других

Списка

Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).

 # список только целых чисел
а = 
печать (а)

# список только строк
b = 
печать (b)

# список, содержащий как целые числа, так и строки
c = 
печать (с)

#index основаны на 0. это напечатает один символ
print (c ) # это напечатает "ты" в списке c

Приведенный выше код будет производить такой вывод:

Оценка производительности

pympler

Потребление памяти в Python отдельная проблема, которой можно посвятить много времени, поэтому зачастую приходится следить за тем, чтобы python не сожрал всю оперативку. Для проверки памяти есть замечательный модуль pympler, который поможет не только посмотреть память, занимаемую объектом, но также поможет проследить за памятью, которую занимают отдельные классы или типы данных:

Проследим за изменением памяти, занимаемой классом A:

И в целом за памятью, занимаемой различными структурами

py-spy

Но знать распределение памяти зачастую недостаточно, так как программа может тормозить и не выполнять работу за ожидаемое время. В таком случае необходимо отследить, какие процессы сколько времени занимают.

В таком случае можно воспользоваться библиотекой py-spy, она позволяет без остановки программы проверить, сколько времени какие процессы в ней занимают. Установить библиотеку можно через pip install py-spy. Усложним код предыдущей программы, создадим дополнительный модуль sec.py:

модуль main.py:

Теперь через терминал достаточно прописать команду py-spy top — python main.py и вы будете получать информацию о времени работы каждого метода программы: