Чем отличаются set и frozenset
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 =
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
Каковы различия между Set, FrozenSet, MutableSet и AbstractSet в модуле ввода python?
Я пытаюсь комментировать мой код, но я немного смущен, когда дело доходит до наборов. Я читал некоторые моменты в PEP 484:
но это не помогает.
мой первый вопрос: каковы общие черты и различия между Set, FrozenSet, MutableSet и AbstractSet?
мой второй вопрос: почему, если я попробую
Я использую Python 3.4, и я установил mypy-lang через pip.
4 ответов
будьте осторожны с аннотациями и печатать. Идеи, обсуждаемые в 484, являются совершенно новыми и реализованы в typing модуль. Этот модуль доступен только в Python3.5 (Последний typing также доступен из pip для Py2 и Py3).
это примечание, которое вы процитировали, из раздела в 484, который начинается:
то, что списки заметок являются типами аннотаций, а не фактическими классами объектов (builtin или from collections ). Не путайте их.
аннотации являются новыми для 3.0 (не в 2.Н вообще). В обычном интерпретаторе все, что они делают, это заполняют функцию __annotations__ словарь. В интерпретаторе нет ничего, что использует или требует аннотаций.
http://mypy-lang.org/ описывает себя как experiemental проверки текста. Вам нужно посмотреть документацию, чтобы увидеть, насколько она совместима с 484 так далее.
https://docs.python.org/3/library/collections.abc.html#module-collections.abc имеет некоторые абстрактные определения, которые я считаю typing использует. Я никогда ими не пользовался. Они в основном предназначены для людей, разрабатывающих новые классы объектов, а не для «обычных» пользователей.
на typing тег для этого вопроса, вероятно, не является хорошей идеей. У него не так много последователей, и он слишком общий. Он не относится к этому модулю Python.
Поиск [python] 484 для других вопросов SO, связанных с этим стилем аннотаций.
вам не нужно включать его, он встроен, вы просто делаете:
cities = frozenset([«Frankfurt», «Basel»,»Freiburg»])
два года опоздала на вечеринку, но все равно.
вы можете думать о AbstractSet и MutableSet как интерфейс в Java или абстрактный базовый класс в Python. В Python строение set() и frozenset() являются одной реализацией, но кто-то может создать другую реализацию, которая вообще не использует встроенные.
например, типы «интерфейс» не имеют union методы, в то время как конкретные типы. Итак:
typetest.py:7: error: «AbstractSet[str]» has no attribute «union»
каждый из них используется для разных вещей.
множества очень похожи на математическую концепцию множеств:https://en.wikipedia.org/wiki/Set_ (математика)
набор в Python по существу представляет собой набор уникальных объектов. Вы можете прочитать больше о наборах, а также посмотреть некоторые примеры здесь:http://www.python-course.eu/python3_sets_frozensets.php
наборы в Python-это коллекция уникальных объектов (все неизменяемые) но FrozenSet является неизменным. Это означает, что вы можете изменить набор, но вы не можете изменить FrozenSet: вам нужно создать новый FrozenSet.
в Python3 FrozenSet является аргументом по умолчанию, называемым «frozenset»
Set Python. Множества в Python
В языке Python есть тип данных, который может быть очень полезен для работы с множествами – это set. В данном уроке будет рассказано о том, как работать с множествами (set python) и об операциях над ними.
Что это
Set в Python — это тип данных, встроенный в язык и предназначенный для работы с последовательностями, которые имеют свойства математических множеств. В качестве элементов набора данных выступают различные неизменяемые объекты. В python множество может состоять из не ограниченного количества элементов и они могут быть любых неизменяемых типов, таких как кортежи, числа, строки и т. д. Однако, множество не поддерживает mutable элементы, к примеру списки, словари, и прочие. Python множества — это изменяемые коллекции элементов, обладающие некоторыми особенностями:
— их элементы не упорядочены;
— их элементы не повторяются.
Таким образом, множеством в языке Python является неупорядоченная совокупность элементов, при том уникальных. Порядок расстановки элементов не учитывается при работе с его содержимым. Над одним или несколькими множествами можно выполнять разные операции, используя функции, содержащиеся в стандартной библиотеке Python.
Как создать множество python
Перед тем как выполнять операции с множеством, необходимо его создать. Существует несколько способов создавать множества в Python. Можно это сделать, присвоив любой переменной коллекцию значений, окружив их фигурными скобками <>, а так же разделить все элементы запятыми.
Создание множества в Python выглядит следующим образом:
set и frozenset() в Python
Автор: Кольцов Д · Опубликовано 17.11.2020 · Обновлено 17.11.2020
Встроенная функция set() создает набор в Python.
set() принимает единственный необязательный параметр:
Пример: Создание наборов из строки, кортежа, списка и диапазона
Примечание. Мы не можем создавать пустые наборы, используя синтаксис <>, поскольку он создает пустой словарь. Чтобы создать пустой набор, мы используем set().
Пример 2: Создание наборов из другого набора, словаря и frozenset набора
Пример 3: Создание set() для настраиваемого итерируемого объекта
Функция frozenset() возвращает неизменяемый объект frozenset, инициализированный элементами из данного итеративного объекта.
frozenset набор — это просто неизменная версия объекта набора Python. Хотя элементы набора можно изменить в любое время, элементы замороженного набора остаются неизменными после создания.
Благодаря этому такие наборы можно использовать как ключи в Словаре или как элементы другого набора. Но, как и набор, он не упорядочен (элементы могут быть установлены по любому индексу).
Функция frozenset() принимает единственный параметр:
Функция возвращает неизменяемый Frozenset, инициализированный элементами из заданного итеративного объекта.
Если параметры не переданы, возвращается пустой Frozenset.
Пример 1
Пример 2: frozenset() для словаря
Когда вы используете словарь как итерацию для замороженного набора, для создания набора нужны только ключи словаря.
Операции
Как и обычные наборы, frozenset может также выполнять различные операции, такие как копирование, различие, пересечение, симметричное_различие и объединение.
Точно так же доступны другие методы набора, такие как isdisjoint, issubset и Issueperset.
Множества крайне удобны еще и тем что поддерживают ряд специфичных для множеств операций. Допустим у нас есть две строки:
Что бы узнать, есть ли у данных строк общие символы, мы можем преобразовать их в множества:
А затем выполнить следующую операцию:
Еще мы можем посмотреть какие буквы есть в A но не содержатся в B :
Или взглянуть только на те символы, которые не являются общими для двух множеств:
Поскольку A и B являются множествами, то изобразить эти операции можно с помощью привычных диаграмм Вена:
Создание множеств
Множество может быть создано путем перечисления его элементов через запятую и заключением их в фигурные скобки:
А вот создать пустое множество с помощью <> уже не получится, так как пустые фигурные скобки являются литералом словарей:
Создать пустое множество можно только с помощью функции set() :
Если передать функции set() некоторый объект, то она попытается преобразовать его в множество:
Если передать функции set() другое множество, то он будет возвращено как бы без изменений, но на самом деле будет возвращена его поверхностная копия:
Множества типа set являются изменяемыми и в них могут добавляться элементы. Это может привести к тому, что если две переменные ссылаются на одно и тоже, множество то изменение одной приведет к изменению другой:
Поверхностное копирование множеств позволяет избежать таких проблем:
Множества могут быть созданы с помощью генераторов множеств:
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 __hash__() 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.
Обход множеств в цикле
Множества поддерживают механизм итерирования и их элементы могут быть получены перебором в цикле for. in. :
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:
Если frozenset() передать итерируемый объект, то будет выполнена попытка преобразовать его в фиксированное множество:
Ну а если передать frozenset() 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:
Поверхностное и глубокое копирование
Если несколько переменных ссылается на одно и то же множество, например вот так:
То изменение данных посредством одной из них, повлияет на все остальные переменные:
Поскольку, множества могут хранить только хешируемые объекты (т.е. те которые точно не могут быть изменены), то проблем с глубоким копированием возникнуть не должно. Однако, чисто теоретически, кто-то может создать объекты, метод __hash__() которых переопределен по другому (если честно, даже не могу представить кому и зачем это может понадобиться). То в этом случае, в множестве могут оказаться нехешируемые (!) и даже одинаковые элементы. В этом случае, придется прибегать к глубокому копированию множеств с помощью функции deepcopy() из модуля copy() стандартной библиотеки.