Что такое union в питоне
Python и теория множеств
В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.
Следует сразу сделать оговорку, что эта статья ни в коем случае не претендует на какую-либо математическую строгость и полноту, скорее это попытка доступно продемонстрировать примеры использования множеств в языке программирования Python.
Множество
Множество – это математический объект, являющийся набором, совокупностью, собранием каких-либо объектов, которые называются элементами этого множества. Или другими словами:
Множество – это не более чем неупорядоченная коллекция уникальных элементов.
Что значит неупорядоченная? Это значит, что два множества эквивалентны, если содержат одинаковые элементы.
Элементы множества должны быть уникальными, множество не может содержать одинаковых элементов. Добавление элементов, которые уже есть в множестве, не изменяет это множество.
Множества, состоящие из конечного числа элементов, называются конечными, а остальные множества – бесконечными. Конечное множество, как следует из названия, можно задать перечислением его элементов. Так как темой этой статьи является практическое использование множеств в Python, то я предлагаю сосредоточиться на конечных множествах.
Множества в Python
Множество в Python можно создать несколькими способами. Самый простой – это задать множество перечислением его элементов в фигурных скобках:
Единственное ограничение, что таким образом нельзя создать пустое множество. Вместо этого будет создан пустой словарь:
Для создания пустого множества нужно непосредственно использовать set() :
Также в set() можно передать какой-либо объект, по которому можно проитерироваться (Iterable):
Ещё одна возможность создания множества – это использование set comprehension. Это специальная синтаксическая конструкция языка, которую иногда называют абстракцией множества по аналогии с list comprehension (Списковое включение).
Хешируемые объекты
Существует ограничение, что элементами множества (как и ключами словарей) в Python могут быть только так называемые хешируемые (Hashable) объекты. Это обусловлено тем фактом, что внутренняя реализация set основана на хеш-таблицах. Например, списки и словари – это изменяемые объекты, которые не могут быть элементами множеств. Большинство неизменяемых типов в Python (int, float, str, bool, и т.д.) – хешируемые. Неизменяемые коллекции, например tuple, являются хешируемыми, если хешируемы все их элементы.
Объекты пользовательских классов являются хешируемыми по умолчанию. Но практического смысла чаще всего в этом мало из-за того, что сравнение таких объектов выполняется по их адресу в памяти, т.е. невозможно создать два «равных» объекта.
Скорее всего мы предполагаем, что объекты City(«Moscow») должны быть равными, и следовательно в множестве cities должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса City :
Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:
Свойства множеств
Тип set в Python является подтипом Collection (про коллекции), из данного факта есть три важных следствия:
Принадлежность множеству
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.
Отношения между множествами
Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.
Равные множества
Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.
Непересекающиеся множества
Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.
Подмножество и надмножество
Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.
Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества.
Само множество является подмножеством самого себя.
Операции над множествами
Рассмотрим основные операции, опредяляемые над множествами.
Объединение множеств
Объединение множеств – это множество, которое содержит все элементы исходных множеств. В Python есть несколько способов объединить множества, давайте рассмотрим их на примерах.
Добавление элементов в множество
Пересечение множеств
Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.
Разность множеств
Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.
Удаление элементов из множества
Симметрическая разность множеств
Симметрическая разность множеств – это множество, включающее все элементы исходных множеств, не принадлежащие одновременно обоим исходным множествам. Также симметрическую разность можно рассматривать как разность между объединением и пересечением исходных множеств.
Заключение
Я надеюсь, мне удалось показать, что Python имеет очень удобные встроенные средства для работы с множествами. На практике это часто позволяет сократить количество кода, сделать его выразительнее и легче для восприятия, а следовательно и более поддерживаемым. Я буду рад, если у вас есть какие-либо конструктивные замечания и дополнения.
Множества в Python
Множества (set) в Python — это встроенный тип, предлагающий широкий набор возможностей, которые повторяют теорию множеств из математики. Тем не менее интерпретация может отличаться от той, что принята в математике. Set импортировать не нужно. А в этом материале вы узнаете о нем все, что потребуется для работы.
Что это
Множества — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов, сгруппированных под одним именем. Множество может быть неоднородным — включать элементы разных типов. Множество всегда состоит только из уникальных элементов (дубли запрещены) в отличие от списков и кортежей в Python. Объект set — это также коллекция уникальных хэшируемых объектов. Объект называется хэшируемым в том случае, если его значение хэша не меняется. Это используется в ключах словарей и элементах множеств, ведь значения хэшей применяются в их внутренних структурах.
Чаще всего множества в Python используются для проверки на принадлежность, удаления повторов из последовательности и выполнения математических операций, таких как пересечение, объединение, поиск разностей и симметрических разностей. Изображение ниже показывает два примера множеств (алфавит и цифры), каждый из которых включает уникальные неизменяемые объекты.
Создание множеств Python
Создать объект set в Python можно двумя путями:
Примечание: не используйте зарезервированные ключевые слова и названия встроенных классов в качестве имен для множеств. Это не поощряется в программировании на Python.
Первый способ (с использованием фигурных скобок <> ) определенно проще.
Добавление элементов в множества Python
Добавление одного элемента в множество Python
Добавление нескольких элементов в множество Python
Удаление элементов из множеств Python
Один или несколько элементов можно удалить из объекта set с помощью следующих методов. Их отличие в виде возвращаемого значения.
remove()
Метод remove() полезен в тех случаях, когда нужно удалить из множества конкретный элемент и вернуть ошибку в том случае, если его нет в объекте.
Следующий код показывает метод remove() в действии.
discard()
Метод discard() полезен, потому что он удаляет конкретный элемент и не возвращает ошибку, если тот не был найден во множестве.
Метод pop() удаляет по одному элементу за раз в случайном порядке. Set — это неупорядоченная коллекция, поэтому pop() не требует аргументов (индексов в этом случае). Метод pop() можно воспринимать как неконтролируемый способ удаления элементов по одному из множеств в Python.
Методы множеств Python
Вот что выдаст функция для объекта set в Python.
Часто используемые функции множеств Python
Вот на какие также стоит обратить внимание.
Функция принадлежности (членства)
Она проверяет на наличие конкретного элемента в множестве.
Разные функции
copy() — создает копию существующего множества и сохраняет ее в новом объекте.
clear() —очищает множество (удаляет все элементы за раз)
del — удаляет множество целиком
Операции множеств в Python
В этом разделе вы узнаете о разных операциях над множествами, которые являются частью теории множеств.
Объединение множеств
Пересечение множеств
Разность множеств
Симметричная разность множеств
Подмножество и надмножество в Python
Бонус
А теперь бонус для тех, кто дочитал до этого места. Многие начинающие программисты задаются вопросом, как удалить повторяющиеся элементы из списка?
Выводы
Операции с множествами в Python – полное руководство
В отличие от других коллекций в Python, к элементам множества не привязан индекс, т. е. мы не можем напрямую получить доступ к любому элементу множества с помощью индекса. Однако мы можем напечатать их все вместе или получить список элементов, перебирая набор.
Что такое множества в Python?
Множества в Python – это набор неупорядоченных элементов. Каждый элемент в множестве должен быть уникальным, неизменным, наборы удаляют повторяющиеся элементы. Множества изменяемы, что означает, что мы можем изменять их после создания.
Создание множества
Множества можно создать, заключив неизменяемые элементы, разделенные запятыми, в фигурные скобки <>. Python также предоставляет метод set(), который можно использовать для создания набора с помощью переданной последовательности.
Пример 1. Использование фигурных скобок
Пример 2. Использование метода set()
Он может содержать любой тип элемента, такой как целое число, число с плавающей запятой, кортеж и т. д. Но изменяемые элементы(список, словарь) не могут быть членами множества.
Рассмотрим следующий пример:
В приведенном выше коде мы создали два множества: набор set1 имеет неизменяемые элементы, а set2 имеет один изменяемый элемент в виде списка. При проверке типа set2 возникла ошибка, что означает, что set может содержать только неизменяемые элементы.
Создание пустого множества немного отличается, потому что пустые фигурные скобки <> также используются для создания словаря. Итак, Python предоставляет метод set(), используемый без аргументов для создания пустого набора.
Посмотрим, что получится, если мы поместим в множество повторяющийся элемент.
В приведенном выше коде мы видим, что set5 состоял из нескольких повторяющихся элементов, когда мы распечатали его, удалив дублирование из множества.
Добавление элементов в множество
Python предоставляет методы add() и update(), которые можно использовать для добавления определенного элемента в набор. Метод add() используется для добавления одного элемента, тогда как метод update() используется для добавления нескольких элементов в набор. Рассмотрим следующий пример.
Пример 1. Использование метода add()
Чтобы добавить в множество более одного элемента, Python предоставляет метод update(). Он принимает в качестве аргумента итерацию.
Пример 2. Использование функции update()
Удаление элементов из множества
Python предоставляет методы discard() и remove(), которые можно использовать для удаления элементов из множества. Разница между этими функциями: при использовании функции discard(), если элемент не существует в множестве, набор остается неизменным, тогда как метод remove() выдаст ошибку.
Рассмотрим следующий пример.
Пример 1. Использование метода discard()
Python также предоставляет метод remove() для удаления элемента из множества. Рассмотрим следующий пример, чтобы удалить элементы с помощью метода remove().
Пример 2. Использование функции remove()
Мы также можем использовать метод pop() для удаления элемента. Как правило, метод pop() всегда удаляет последний элемент, но set неупорядочено, мы не можем определить, какой элемент будет извлечен из множества.
Рассмотрим следующий пример, чтобы удалить элемент из множества с помощью метода pop().
В приведенном выше коде последним элементом набора месяцев является март, но метод pop() удалил июнь и январь, поскольку набор неупорядочен, а метод pop() не смог определить последний элемент множества.
Python предоставляет метод clear() для удаления всех элементов из множества.
Рассмотрим следующий пример:
Разница между discard() и remove()
Несмотря на то, что методы discard() и remove() выполняют одну и ту же задачу, есть одно основное различие между ними.
Если ключ, который нужно удалить из множества с помощью discard(), не существует в наборе, Python не выдаст ошибку. Программа поддерживает свой поток управления.
С другой стороны, если элемент, который нужно удалить из множества с помощью remove(), не существует в множестве, Python выдаст ошибку.
Операции с множествами в Python
Python предоставляет возможность выполнять операции с операторами или методами.
Объединение двух множеств
Объединение двух множеств вычисляется с помощью оператора вертикальной черты(|). Объединение двух наборов содержит все элементы, которые присутствуют в обоих наборах.
Рассмотрим следующий пример, чтобы вычислить объединение двух множеств.
Пример 1: использование оператора union
Python также предоставляет метод union(), который также можно использовать для вычисления объединения двух множеств. Рассмотрим следующий пример.
Пример 2: использование метода union()
Пересечение двух множеств
Пересечение двух множеств может быть выполнено с помощью оператора and & или функции intersection(). Пересечение двух множеств задается как набор элементов, общих в обоих множествах.
Рассмотрим следующий пример.
Пример 1. Использование оператора &
Пример 2. Использование метода crossction()
Метод crossction_update()
Метод crossction_update() удаляет элементы из исходного множества, которые отсутствуют в обоих множествах(все наборы, если указано более одного).
Метод crossction_update() отличается от метода correction(), поскольку он изменяет исходный набор, удаляя ненужные элементы, с другой стороны, метод crossction() возвращает новый набор.
Рассмотрим следующий пример:
Разница между двумя множествами
Разницу двух множеств можно вычислить с помощью оператора вычитания(-) или метода intersection(). Предположим, есть два множества A и B, и разница составляет AB, что означает, что в результате будет получен тот элемент из A, которого нет в множестве B.
Рассмотрим следующий пример.
Пример 1: Использование оператора вычитания(-)
Пример 2: Использование метода difference()
Симметричная разность двух множеств
Симметричная разность двух множеств вычисляется с помощью оператора ^ или метода symric_difference(). Симметричная разность множеств удаляет тот элемент, который присутствует в обоих множествах. Рассмотрим следующий пример:
Пример 1. Использование оператора ^
Пример 2. Использование метода symric_difference()
Операторы сравнения
Рассмотрим следующий пример.
FrozenSets
Замороженные множества представляют собой неизменяемую форму обычных наборов, то есть элементы замороженного набора не могут быть изменены, и поэтому его можно использовать в качестве ключа в словаре.
Элементы frozenset множества не могут быть изменены после создания. Мы не можем изменять или добавлять содержимое замороженных наборов с помощью таких методов, как add() или remove().
Метод frozenset() используется для создания объекта frozenset. Итерируемая последовательность передается в этот метод, который преобразуется в замороженный набор в качестве возвращаемого типа метода.
Рассмотрим следующий пример, чтобы создать замороженное множество.
Frozenset для словаря
Если мы передадим словарь как последовательность внутри метода frozenset(), он возьмет только ключи из словаря и вернет frozenset, который содержит ключ словаря в качестве своих элементов.
Пример – 1: Напишите программу для удаления данного числа из множества.
Пример – 2: Напишем программу для добавления нескольких элементов в множество.
Пример – 3: как найти объединение между двумя множествами.
Пример-4: как найти пересечение между двумя множествами.
Пример – 5: программа для добавления элемента к frozenset.
Приведенный выше код вызвал ошибку, потому что Frozensets неизменяемы и не могут быть изменены после создания.
Пример – 6: как найти исходное множество, подмножество и надмножество.
Union of sets Python + Examples
In this python tutorial, we will discuss the union of sets and what is the union in Python. We will also check:
What is the union?
The Union() is a method in Python that returns a new set which contains distinct items from all the set.
Union of two sets in Python
Lets us see, how to perform union operation on two sets in python.
To get the output as a combination of all the items from two sets in a new set called chocolate_fruits. We have to use print(chocolates_fruits). The below screenshot shows the output.
Union of multiple sets in Python
Here, we can see how to perform union operation on multiple sets in python.
To get the output as a combination of all the items from multiple sets like chocolates = <‘munch’,’kitkat’,’diarymilk’>, fruits = <‘mango’,’orange’,’pineapple’>, vegetables = <‘tomato’,’chilli’,’potato’,’peas’>, ice_cream = in a new set called chocolate_fruits, we have to use print(chocolates_fruits). You can see the output in the below screenshot.
Union list of sets in Python
Now, we can see how to perform union operationson list of sets in python
Union of many sets Python
Here, we can see how to perform union operation on many sets in python
To get the output as combination of all the items from set like [<2,4,6>, <1,3,5>, <0>, <3,6,9>,<4,8,12>] in a new set, we have to use print(set().union(*Numbers)). Below screenshot shows the output.
Union of several sets Python
Now, we can how to perform union operation on several set in python
To get the output as a combination of all the items from several sets like Even_number = <2,4,6,8>
Odd_number = <1,3,5,7>, Multiple_of_3 = <3,6,9,12>, Multiple_of_4 = in a new set called Numbers, we have to use print(Numbers). You can refer to the below screenshot for the output.
Union of all sets in a list Python
Let us see, how to perform union operation on all the sets in the list in python.
To get the output as a combination of items from the sets like [set([2,4,6,8]), set([1,3,5,7]), set([0])] in a new set. We have to use print(set). Below screenshot shows the output.
Union of sets Python example
Now, we can see an example on union of sets in python.
To get the output as an alphabet set. We have to use print(alphabets). You can see the output in the below screenshot.
Union of lists Python
Here, we can see how to perform union operation of lists in Python.
To get the output as a new list, we have to use print(result). You can refer to the below screenshot for the output.
You may like the following Python tutorials:
In this Python tutorial, we have learned about the Union of sets and what is a union in Python. Also, We covered these below topics:
Entrepreneur, Founder, Author, Blogger, Trainer, and more. Check out my profile.
Введение в аннотации типов Python
Введение
Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk
Python — язык с динамической типизацией и позволяет нам довольно вольно оперировать переменными разных типов. Однако при написании кода мы так или иначе предполагаем переменные каких типов будут использоваться (это может быть вызвано ограничением алгоритма или бизнес логики). И для корректной работы программы нам важно как можно раньше найти ошибки, связанные с передачей данных неверного типа.
Сохраняя идею динамической утиной типизации в современных версиях Python (3.6+) поддерживает аннотации типов переменных, полей класса, аргументов и возвращаемых значений функций:
Аннотации типов просто считываются интерпретатором Python и никак более не обрабатываются, но доступны для использования из стороннего кода и в первую очередь рассчитаны для использования статическими анализаторами.
Меня зовут Тихонов Андрей и я занимаюсь backend-разработкой в Lamoda.
Инструменты, поддерживающие аннотации
Аннотации типов поддерживаются многими IDE для Python, которые выделяют некорректный код или выдают подсказки в процессе набора текста.
Например, так это выглядит в Pycharm:
Так же аннотации типов обрабатываются и консольными линтерами.
А вот для того же файла что нашел mypy:
Поведение разных анализаторов может отличаться. Например, mypy и pycharm по разному обрабатывают смену типа переменной. Далее в примерах я буду ориентироваться на вывод mypy.
В некоторых примерах код при запуске может работать без исключений, но может содержать логические ошибки из-за использования переменных не того типа. А в некоторых примерах он может даже не выполняться.
Основы
В отличие от старых версий Python, аннотации типов пишутся не в комментариях или docstring, а непосредственно в коде. С одной стороны, это ломает обратную совместимость, с другой — явно означает что это часть кода и может обрабатываться соответственно
В простейшем случае аннотация содержит непосредственно ожидаемый тип. Более сложные кейсы будут рассмотрены ниже. Если в качестве аннотации указан базовый класс, допустимо передача экземпляров его наследников в качестве значений. Однако использовать можно только те возможности, что реализованы в базовом классе.
Аннотации для переменных пишут через двоеточие после идентификатора. После этого может идти инициализация значения. Например,
Для полей класса аннотации должны быть указаны явно при определении класса. Однако анализаторы могут выводить автоматически их на основе __init__ метода, но в этом случае они не будут доступны во время выполнения программы. Подробнее про работу с аннотациями в рантайме во второй части статьи
Кстати, при использовании dataclass типы полей необходимо указывать именно в классе. Подробнее про dataclass
Встроенные типы
Optional
Incompatible types in assignment (expression has type «None», variable has type «int»)
Для таких случаев предусмотрена в модуле typing аннотация Optional с указанием конкретного типа. Обратите внимание, тип опциональной переменной указывается в квадратных скобках
Union
Для случаев, когда необходимо допустить использование не любых типов, а только некоторых, можно использовать аннотацию typing.Union с указанием списка типов в квадратных скобках.
Коллекции
Механизм аннотаций типов поддерживает механизм дженериков (Generics, подробнее во второй части статьи), которые позволяют специфицировать для контейнеров типы элементов, хранящихся в них.
Списки
Кортежи
Кортежи в отличие от списков часто используются для разнотипных элементов. Синтаксис похож с одним отличием: в квадратных скобках указывается тип каждого элемента кортежа по отдельности.
Словари
Аналогично используются typing.DefaultDict и typing.OrderedDict
Результат выполнения функции
Для указания типа результата функции можно использовать любую аннотацию. Но есть несколько особенных случаев.
Если же функция никогда не возвращает управление (например, как sys.exit ), следует использовать аннотацию NoReturn :
Вместо заключения
Так же стандарт определяет формат аннотаций в виде комментариев и stub-файлы, которые содержат информацию только для статических анализаторов.
В следующей статье я бы хотел остановиться на механизме работы дженериков и обработке аннотаций в рантайме.