Операции над множествами

Прямое произведение

Прямое, или декартово произведение двух множеств — множество, элементами которого являются все возможные упорядоченные пары элементов исходных множеств. Проще говоря мы берем из первого множества один элемент, а потом из второго выбираем элемент и составляем их в кортеж. Так вот все способы выбрать так элементы – составят декартово произведение. Пример:

>>> A = 
>>> B = "123"
>>> print(*product(A, B))
(1, 'a') (1, 'b') (1, 'c') (2, 'a') (2, 'b') (2, 'c') (3, 'a') (3, 'b') (3, 'c')

Примечания. Во-первых, заметьте, что элементы следуют в строгом лексографическом порядке: сначала берется нулевой элемент из первой последовательности и сочетается с каждым по очереди из второй последовательности. Во-вторых, аргументами функции могут быть любые итерируемые объекты конечной длины. Я взял для примера список и строку, причем строка автоматически разбивается на символы.

В коде произведение множеств эквивалентно вложенным циклам:

>>> print(*)
(1, '1') (1, '2') (1, '3') (2, '1') (2, '2') (2, '3') (3, '1') (3, '2') (3, '3')

Результат такой же, но рекомендую использовать именно библиотечную функцию, так как ее реализация, наверняка, будет лучше.

Вы можете передать в функцию больше последовательностей:

>>> print(*product())
(1,) (2,) (3,)

>>> print(*product(, ))
(1, 10) (1, 20) (1, 30) (2, 10) (2, 20) (2, 30) (3, 10) (3, 20) (3, 30)

>>> print(*product(, , ))
(1, 10, 100) (1, 10, 200) (1, 10, 300) (1, 20, 100) (1, 20, 200) (1, 20, 300) (1, 30, 100) (1, 30, 200) (1, 30, 300) (2, 10, 100) (2, 10, 200) (2, 10, 300) (2, 20, 100) (2, 20, 200) (2, 20, 300) (2, 30, 100) (2, 30, 200) (2, 30, 300) (3, 10, 100) (3, 10, 200) (3, 10, 300) (3, 20, 100) (3, 20, 200) (3, 20, 300) (3, 30, 100) (3, 30, 200) (3, 30, 300)

Каждый выходной элемент будет кортежем (даже в случае, если в нем только один элемент!)

Также обратите внимание на то, что функция product (как и все остальные из сегодняшнего набора) возвращает не список, а особый ленивый объект. Чтобы получить все элементы, нужно преобразовать его в список функцией list:

>>> product(, 'abc')
<itertools.product object at 0x101aef8c0>

>>> list(product(, 'abc'))

Количество элементов на выходе будет произведением длин всех последовательностей на входе:

В функцию product можно передать именованный параметр repeat, который указывает сколько раз повторять цепочку вложенных циклов (по умолчанию один раз). Если repeat >= 2, то это называют декартовой степенью. То есть множество умножается на себя несколько раз. Так при repeat=2 эквивалентным кодом будет:

>>>  == list(product(A, B, repeat=2))
True

В таком случае количество элементов в результате будет вычисляться по схожей формуле с учетом того, что каждый множитель будет в степени repeat:

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 :

Также в 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 должны быть равными, и следовательно в множестве должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса :

Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:

• Хеш объекта не должен изменяться, пока этот объект существует
• Равные объекты должны возвращать одинаковый хеш

Python set membership testing

The and operators test for
the existence of an element in the set.

python_set_membership.py

#!/usr/bin/python3

words = { "spring", "table", "cup", "bottle", "coin" }

word = 'cup'

if (word in words):
    print("{0} is present in the set".format(word))
else:
    print("{0} is not present in the set".format(word))    

word = 'tree'

if (word not in words):
    print("{0} is not present in the set".format(word))
else:
    print("{0} is present in the set".format(word)) 

We check if two words are present in the set with the membership
operators.

$ ./python_set_membership.py 
cup is present in the set
tree is not present in the set

This is the output.

Операторы сравнения

Оператор
Пример
Смысл
Результат

Эквивалентно

если значение равно значению , в противном случае

Не эквивалентно

если не равно и в противном случае

Меньше

если меньше чем , в противном случае

Меньше или равно

если меньше или равно , в противном случае

Больше

если больше , в противном случае

Больше или равно

если больше или равно , в противном случае

Вот примеры используемых операторов сравнения:

>>> a = 10
>>> b = 20
>>> a == b
False
>>> a != b
True
>>> a <= b
True
>>> a >= b
False
>>> a = 30
>>> b = 30
>>> a == b
True
>>> a <= b
True
>>> a >= b
True

Операторы сравнения обычно используются в булевых контекстах, таких как условные операторы и операторы цикла, для процессом вычислений, как вы увидите позже.

Равенство для значений с плавающей точкой

Вспомните из более раннего обсуждения , что значение хранится внутри для объекта может быть не совсем таким, как вы думаете. По этой причине не рекомендуется сравнивать значения с плавающей точкой для точного равенства. Рассмотрим этот пример:

>>> x = 1.1 + 2.2
>>> x == 3.3
False

Бабах! Внутренние представления операндов сложения не совсем равны и , поэтому вы не можете полагаться на для точного сравнения с .

Предпочтительным способом определения того, являются ли два значения с плавающей точкой «равными», является вычисление того, находятся ли они близко друг к другу, с учетом некоторого допуска. Посмотрите на этот пример:

>>> tolerance = 0.00001
>>> x = 1.1 + 2.2
>>> abs(x - 3.3) < tolerance
True

Функция возвращает абсолютное значение. Если абсолютное значение разности между двумя числами меньше указанного допуска, они достаточно близки друг к другу, чтобы считаться равными.

Methods in Sets

Method	Description
add()	Adds an element to the set
clear()	Removes all the elements from the set
copy()	Returns a copy of the set
difference()	Returns a set containing the difference between two or more sets
difference_update()	Removes the items in this set that are also included in another, specified set
discard()	Remove the specified item
intersection()	Returns a set, that is the intersection of two other sets
intersection_update()	Removes the items in this set that are not present in other, specified set(s)
isdisjoint()	Returns whether two sets have a intersection or not
issubset()	Returns whether another set contains this set or not
issuperset()	Returns whether this set contains another set or not
pop()	Removes an element from the set
remove()	Removes the specified element
symmetric_difference()	Returns a set with the symmetric differences of two sets
symmetric_difference_update()	inserts the symmetric differences from this set and another
union()	Return a set containing the union of sets
update()	Update the set with the union of this set and others

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.

set python 3 или как создать множество?

Множество создается размещением с помощью функции set(). При этом элементы экранируются фигурными скобками и разделяются запятыми.

Множество может содержать любое количество элементов. Они могут быть различных типов. Но множество не может содержать изменяемый элемент, такой как список или словарь.

# множество целых чисел
my_set = {1, 2, 3}
print(my_set)

# множество значений разных типов
my_set = {1.0, "Hello", (1, 2, 3)}
print(my_set)

Другие примеры:

# множество не содержит дубликатов
# Вывод: {1, 2, 3, 4}
my_set = {1,2,3,4,3,2}
print(my_set)

# множество не может содержать изменяемых значений
# здесь  - это изменяемый список
# Если вы раскомментируете строку #12,
# это приведет к ошибке.
# TypeError: unhashable type: 'list'

#my_set = {1, 2, }

# мы можем создать множество из этого списка
# Вывод: {1, 2, 3}
my_set = set()
print(my_set)

Создать пустое множество сложнее. Пустые фигурные скобки {} создадут пустой словарь Python. Чтобы создать множество без элементов, нужно вызвать функцию set() без аргументов.

# инициализируем a с помощью {}
a = {}

# проверяем тип данных a
# Вывод: <class 'dict'>
print(type(a))

# инициализируем a с помощью set()
a = set()

# проверяем тип данных a
# Вывод: <class 'set'>
print(type(a))

5.6. Looping Techniques¶

When looping through dictionaries, the key and corresponding value can be
retrieved at the same time using the method.

>>> knights = {'gallahad' 'the pure', 'robin' 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...     print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave

When looping through a sequence, the position index and corresponding value can
be retrieved at the same time using the function.

>>> for i, v in enumerate():
...     print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe

To loop over two or more sequences at the same time, the entries can be paired
with the function.

>>> questions = 'name', 'quest', 'favorite color'
>>> answers = 'lancelot', 'the holy grail', 'blue'
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.

To loop over a sequence in reverse, first specify the sequence in a forward
direction and then call the function.

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...     print(i)
...
9
7
5
3
1

To loop over a sequence in sorted order, use the function which
returns a new sorted list while leaving the source unaltered.

>>> basket = 'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'
>>> for i in sorted(basket):
...     print(i)
...
apple
apple
banana
orange
orange
pear

Using on a sequence eliminates duplicate elements. The use of
in combination with over a sequence is an idiomatic
way to loop over unique elements of the sequence in sorted order.

>>> basket = 'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'
>>> for f in sorted(set(basket)):
...     print(f)
...
apple
banana
orange
pear

It is sometimes tempting to change a list while you are looping over it;
however, it is often simpler and safer to create a new list instead.

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:

Что бы избежать подобного поведения необходимо создать поверхностную копию множества, передав его функции или вызвав метод :

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 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 из модуля стандартной библиотеки.

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.

Вопрос 8. В чём разница между remove, pop и del?

Сложность: (ー_ー)

Каждый из этих трёх методов (точнее, двух методов и одной команды) удаляет элементы списка. Но каждый делает это по-своему и, соответственно, применяется в разных ситуациях.

remove()

Метод remove() удаляет из списка первое совпадающее значение.

Возьмём список и удалим из него элемент ‘b’:

Первая ‘b’ исчезла, но вторая ‘b’ осталась в списке.

pop()

Метод pop() удаляет элемент по индексу и возвращает этот элемент:

Индексация в Python идёт с нуля, поэтому элемент с индексом 2 — третий по счёту. В последних строчках мы вывели изменённый список.

del

Команда del тоже удаляет элемент списка по его индексу, но имеет отличный от pop() синтаксис и ничего не возвращает:

Мы недосчитались четвёртого по индексу (и пятого по счёту) элемента, то есть ‘b’.

Также команда del может удалять из списка срезы (slices):

При указании границ среза в Python последний элемент в срез не входит. Поэтому из списка удалены элементы с третьего (индекс 2) по пятый (индекс 4), исключая последний, то есть 66.25 и 333.

Наконец, del может удалять целые переменные.

Creation of Sets in Python

Set can be created by placing all the elements within curly braces {}, separated by a comma. They can also be created by using the built-in function .

The elements can be of different data types, but a Set doesn’t support mutable elements. Sets are unordered, so one can’t be sure of the order of elements in which they will appear.

Example: Creation of Sets

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

Output:

{‘u’, ‘Q’, ‘i’, ‘t’} {‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} {‘Sun’, ‘Wed’, ‘Mon’, ‘Thu’, ‘Tue’, ‘Sat’, ‘Fri’}

Recommended Readings:

1. List in Python
2. Array in Python
3. Python Tuple

3.2. Математические операции с множествами Python

Объединение двух множеств называется множество, состоящее из всех уникальный элементов обоих множеств. Для объединения множеств можно воспользоваться оператором | или методом union. 

>>> {1, 2, 3, 4} | {3, 4, 5, 6, 7}{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
>>> {1, 2, 3, 4}.union({3, 4, 5, 6, 7}){1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

Пересечение множеств

При пересечении двух множеств, получается множество, состоящее из всех уникальных элементов, входящих в оба множества. Пересечение можно вычислить оператором & или методом intersection. 

>>> {1, 2, 3, 4} & {3, 4, 5, 6, 7}{3, 4}
>>> {1, 2, 3, 4}.intersection({3, 4, 5, 6, 7}){3, 4}

Разность множеств

Разность двух множеств является множество, состоящее из элементов левого операнда, не входящих в правый. Разность можно вычислить оператором — или методом difference.

>>> {1, 2, 3, 4} — {3, 4, 5, 6, 7}{1, 2}
>>> {1, 2, 3, 4}.difference({3, 4, 5, 6, 7}){1, 2}

Симметрическая разность множеств

Симметрической разностью двух множеств является множество, состоящее из элементов каждого множества, не входящих в другое множество. Симметрическую разность можно вычислить оператором ^ или методом symmetric_difference.

>>> {1, 2, 3, 4} ^ {3, 4, 5, 6, 7}{1, 2, 5, 6, 7}
>>> {1, 2, 3, 4}.symmetric_difference({3, 4, 5, 6, 7}){1, 2, 5, 6, 7}

Непересекающиеся множества

Непересекающимися множествами называются множества, если они оба не содержат общих элементов. Проверка выполняется методом isdisjoint.

>>> {1, 2, 3, 4}.isdisjoint({3, 4, 5, 6, 7})
False
>>> {1, 2, 3, 4}.isdisjoint({5, 6, 7})
True

3.3. Математические операции с изменяемыми множествами 

В предыдущем разделе мы, выполняя математические операции, создавали новое множество, но также вы можете изменить существующее множество. 

Расширенное присваивание с объединением |= выполняет операцию объединения множеств, как и оператор |, но |= изменяет свой левый операнд. Также вы можете воспользоваться методом update.

>>> numbers = {1, 4, 6}
>>> numbers |= {2, 3, 4, 5}
>>> numbers{1, 2, 3, 4, 5, 6}

>>> numbers = {1, 4, 6}
>>> numbers.update({7,8,9,10})
>>> numbers{1, 4, 6, 7, 8, 9, 10}

• Расширенное присваивание с пересечением &= или intersection_update
• Расширенное присваивание с разностью -= или difference_update
• Расширенное присваивание с симметрической разностью ^= или symmetric_difference_update

Other Set Operations

We can test if an item exists in a set or not, using the keyword.

Output

True
False

Built-in Functions with Set

Built-in functions like , , , , , , , etc. are commonly used with sets to perform different tasks.

Function	Description
all()	Returns if all elements of the set are true (or if the set is empty).
any()	Returns if any element of the set is true. If the set is empty, returns .
enumerate()	Returns an enumerate object. It contains the index and value for all the items of the set as a pair.
len()	Returns the length (the number of items) in the set.
max()	Returns the largest item in the set.
min()	Returns the smallest item in the set.
sorted()	Returns a new sorted list from elements in the set(does not sort the set itself).
sum()	Returns the sum of all elements in the set.

Other Python Set Methods

There are many set methods, some of which we have already used above. Here is a list of all the methods that are available with the set objects:

Method	Description
add()	Adds an element to the set
clear()	Removes all elements from the set
copy()	Returns a copy of the set
difference()	Returns the difference of two or more sets as a new set
difference_update()	Removes all elements of another set from this set
discard()	Removes an element from the set if it is a member. (Do nothing if the element is not in set)
intersection()	Returns the intersection of two sets as a new set
intersection_update()	Updates the set with the intersection of itself and another
isdisjoint()	Returns if two sets have a null intersection
issubset()	Returns if another set contains this set
issuperset()	Returns if this set contains another set
pop()	Removes and returns an arbitrary set element. Raises if the set is empty
remove()	Removes an element from the set. If the element is not a member, raises a
symmetric_difference()	Returns the symmetric difference of two sets as a new set
symmetric_difference_update()	Updates a set with the symmetric difference of itself and another
union()	Returns the union of sets in a new set
update()	Updates the set with the union of itself and others

Методы добавления/удаления элементов в множестве

Для добавления
элемента в множество используется метод add:

b.add(7)

И, так как
множества – это изменяемый тип данных, то этот метод сразу добавит этот
элемент, если такого еще нет. То есть, если мы попробуем добавить 7 еще раз:

b.add(7)

то множество не
изменится.

Если необходимо
в множество добавить сразу несколько значений, то для этого можно
воспользоваться методом update:

b.update("a", "b", (1,2))

В качестве
аргумента мы должны указать итерируемый объект, например, список, значения
которого и будут добавлены в множество, разумеется, с проверкой их
уникальности. Или, так:

b.update("abrakadabra")

Строка – это
тоже итерируемый объект, и ее уникальные символы будут добавлены в множество. И
так далее, в качестве аргумента метода update можно указывать
любой перебираемый объект.

Для удаления
элемента по значению используется метод discard:

b.discard(2)

Если еще раз
попытаться удалить двойку:

b.discard(2)

то ничего не
произойдет и множество не изменится.

Другой метод для
удаления элемента по значению – remove:

b.remove(4)

но при повторном
таком вызове:

b.remove(4)

возникнет
ошибка, т.к. значение 4 в множестве уже нет. То есть, данный метод возвращает
ошибку при попытке удаления несуществующего значения. Это единственное отличие
в работе этих двух методов.

Также удалять
элементы можно и с помощью метода pop:

b.pop()

При этом он
возвращает удаляемое значение, а сам удаляемый элемент оказывается, в общем-то,
случайным, т.к. множество – это неупорядоченный список. Если вызвать этот метод
для пустого множества, то возникнет ошибка:

c=set()
c.pop()

Наконец, если
нужно просто удалить все элементы из множества, то используется метод:

b.clear()

На следующем занятии мы продолжим рассматривать множества и поговорим об операциях над них, а также о возможности их сравнения.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

UserString objects¶

The class, acts as a wrapper around string objects.
The need for this class has been partially supplanted by the ability to
subclass directly from ; however, this class can be easier
to work with because the underlying string is accessible as an
attribute.

class (seq)

Class that simulates a string object. The instance’s
content is kept in a regular string object, which is accessible via the
attribute of instances. The instance’s
contents are initially set to a copy of seq. The seq argument can
be any object which can be converted into a string using the built-in
function.

In addition to supporting the methods and operations of strings,
instances provide the following attribute:

A real object used to store the contents of the
class.

Changed in version 3.5: New methods , , ,
, , and .

Set Methods

Python has a set of built-in methods that you can use on sets.

Method	Description
add()	Adds an element to the set
clear()	Removes all the elements from the set
copy()	Returns a copy of the set
difference()	Returns a set containing the difference between two or more sets
difference_update()	Removes the items in this set that are also included in another, specified set
discard()	Remove the specified item
intersection()	Returns a set, that is the intersection of two other sets
intersection_update()	Removes the items in this set that are not present in other, specified set(s)
isdisjoint()	Returns whether two sets have a intersection or not
issubset()	Returns whether another set contains this set or not
issuperset()	Returns whether this set contains another set or not
pop()	Removes an element from the set
remove()	Removes the specified element
symmetric_difference()	Returns a set with the symmetric differences of two sets
symmetric_difference_update()	inserts the symmetric differences from this set and another
union()	Return a set containing the union of sets
update()	Update the set with the union of this set and others

❮ Previous
Next ❯

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.