Добавить элемент в множество python: Множества (set и frozenset) | Python 3 для начинающих и чайников

Множества в Python ~ PythonRu

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:

1. Использовать фигурные скобки {}
2. Использовать встроенную функцию set()

Примечание: не используйте зарезервированные ключевые слова и названия встроенных классов в качестве имен для множеств. Это не поощряется в программировании на Python.

Множество создается при размещении всех элементов внутри фигурных скобок {}, как показано на примере ниже.

s1 = {}  # Это создаст пустое множество
s2 = {1, 'pythonru', 20.67}

Еще один способ создать (или определить) множество Python — использовать функцию set(). Пример ниже.

s1 = set()  # Это создаст пустое множество
s2 = set({1, 'pythonru', 20.67})

Первый способ (с использованием фигурных скобок {}) определенно проще.

Нет ограничений на количество элементов в объекте

s5 = { 1, 2, 3, [5, 6, 7, 8] }
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: unhashable type: 'list'

Добавление элементов в множества Python

Объекты set в Python поддерживают добавление элементов двумя путями: по одному с помощью метода add() или группами с помощью update(). Оба описаны дальше.

Добавление одного элемента в множество Python

Один элемент можно добавить с помощью метода add(). Такой код выглядит следующим образом.

set1 = {1, 3, 4}
set1.add(2)
print(set1)
{1, 2, 3, 4}

Добавление нескольких элементов в множество Python

Больше одного элемента можно добавить с помощью update(). Код следующий.

set2 = {1, 2, 3}
set2.update([4, 5, 6])
print(set2)  #  {1, 2, 3, 4, 5, 6}

Удаление элементов из множеств Python

Один или несколько элементов можно удалить из объекта set с помощью следующих методов. Их отличие в виде возвращаемого значения.

1. remove()
2. discard()
3. pop()

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.

set1 = {1, 2, 3, 4, 'a', 'p'}
set1.remove(2)
print(set1) 
{1, 3, 4, 'a', 'p'}
set1.remove(5)
# Error element not found

discard()

Метод discard() полезен, потому что он удаляет конкретный элемент и не возвращает ошибку, если тот не был найден во множестве.

set1 = {1, 3, 4, 'a', 'p'} 
set1.discard('a')
print(set1)
# {1, 3, 4 'p'}
set1. discard(6)
print(set1)
# {1, 3, 4, 'p'}

pop()

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.

set1 = {1, 3, 4, “p”} 
set1.pop()
3  # случайный элемент будет удален (ваш результат может отличаться)

Методы множеств Python

У объектов set есть несколько встроенных методов. Увидеть их все можно с помощью команды dir(). dir(object) в Python показывает самые важные атрибуты разных типов объектов.

Вот что выдаст функция для объекта set в Python.

set1 = { 1, 2, 3, 4}
dir(set1)
['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__init_subclass__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']

Часто используемые функции множеств Python

Из всех методов, перечисленных в dir(), только несколько из них используются постоянно. Вы уже знакомы с add, update, remove, pop и discard.

Вот на какие также стоит обратить внимание.

Функция принадлежности (членства)

Она проверяет на наличие конкретного элемента в множестве.

num_set = {1 ,3, 5, 7, 9, 10}
7 in num_set
# True
2 in num_set
# False
1 not in num_set
# False

Разные функции

len(num_set) — вернет количество элементов в объекте set.

6

copy() — создает копию существующего множества и сохраняет ее в новом объекте.

new_set = num_set.copy()

clear() —очищает множество (удаляет все элементы за раз)

num_set.clear()

del — удаляет множество целиком

del num_set

Дальше речь пойдет об операциях union, issubset, issuperset, difference_update и других.

Операции множеств в Python

В этом разделе вы узнаете о разных операциях над множествами, которые являются частью теории множеств.

Объединение множеств

При использовании на двух множествах вы получаете новый объект, содержащий элементы обоих (без повторов). Операция объединения в Python выполняется двумя способам: с помощью символа

A = {1, 2, 3}
B = {2, 3, 4, 5}
C = A | B  # используя символьный метод
C = A.union(B) # используя метод union
print(C)
# {1, 2, 3, 4, 5}

Пересечение множеств

При использовании на двух множествах вы получаете новый объект, содержащий общие элементы обоих (без повторов). Операция пересечения выполняется двумя способами: с помощью символа & или метода intersection().

A = {1, 2, 3, 4}
B = {3,4,5,6}
C = A & B  # используя символьный метод
C = A.intersection(B)  # используя метод intersection
print(C)
# {3,4}

Разность множеств

При использовании на двух множествах вы получаете новый объект, содержащий элементы, которые есть в первом, но не втором (в данном случае — в множестве “A”).

Подмножество и надмножество в Python

Множество B (SetB) называется подмножество A (SetA), если все элементы SetB есть в SetA. Проверить на подмножество в Python можно двумя способами: с помощью символа или метода issubset(). Он возвращает True или False в зависимости от результата.

A = {1, 2, 3, 4, 5} 
B = {2,3,4}
B 

Множество A (SetA) называется надмножество B (SetB), если все элементы SetB есть в SetA. Проверить на надмножество в Python можно двумя способами: с помощью символа >= или метода issuperset(). Он возвращает True или False в зависимости от результата.

A = {1, 2, 3, 4, 5} 
B = {2,3,4}
A >= B  # используя символьный метод
A.
 
  issuperset(B) # используя метод issubset
# True

Бонус

А теперь бонус для тех, кто дочитал до этого места. Многие начинающие программисты задаются вопросом, как удалить повторяющиеся элементы из списка?

Ответ: просто передайте список функции set() и все дубли будут удалены автоматически. Результат потом можно снова передать в функцию list(), чтобы он снова стал списком.

List1 = [1, 2, 3, 5, 3, 2, 4, 7]
List_without_duplicate = set(List1)
print(List_without_duplicate)
# (1, 2, 3, 5, 4, 7)  преобразован в множество
back_to_list = list(List_without_duplicate)
# [1, 2, 3, 5, 4, 7]  снова преобразован в список

Выводы

Теперь вы знакомы с объектами set в Python и теорией множеств на практике. Знаете как создавать множества, менять их, добавляя или удаляя элементы. Вы также знаете, как использовать метод dir и другие методы для множеств в Python. Наконец, познакомились с операциями union, intersection, difference, symmetric difference, subset и superset.

Множества и словари в Python

Содержание

• Ссылки на контесты
• Множества Python
  • Создание и изменение множества
  • Математические операции
    • Проверки
  • Сводная таблица по множествам (cheatsheet)
  • Неизменяемые множества
• Словари Python
  • Создание и изменение словаря
    • Примечание о числовых ключах
  • Использование DictView: циклы и множественные операции
  • Словарь с упорядоченными ключами OrderedDict

• Начинающие (участвовать)
• Основные (участвовать)
• Продвинутые (участвовать)

Множество (set) — встроенная структура данных языка Python, имеющая следующие свойства:

• множество — это коллекция

  Множество содержит элементы

• множество неупорядоченно

  Множество не записывает (не хранит) позиции или порядок добавления его элементов. Таким образом, множество не имеет свойств последовательности (например, массива): у элементов множества нет индексов, невозможно взять срез множества…

• элементы множества уникальны

  Множество не может содержать два одинаковых элемента.

• элементы множества — хешируемые объекты (hashable objects)

  В Python множество set реализовано с использованием хеш-таблицы. Это приводит к тому, что элементы множества должны быть неизменяемыми объектами. Например, элементом множества может быть строка, число, кортеж tuple, но не может быть список list, другое множество set…

Эти свойства множеств часто используются, чтобы проверять вхождение элементов, удаление дубликатов из последовательностей, а также для математических операций пересечения, объединения, разности…

Создание и изменение множества

Запустите в терминале Python в интерпретируемом режиме и проработайте примеры ниже.

Пустое множество создаётся с помощью функции set

>>> A = set()
>>> type(A)
<class 'set'>
>>> len(A)
0
>>> A
set()

Обратите внимание, что размер множества множества можно получить с помощью функции len.

Добавим несколько элементов

>>> A.add(1)
>>> A
{1}
>>> A.add(2)
>>> A
{1, 2}
>>> A.add(2)
>>> A
{1, 2}

Заметьте, что повторное добавление не имеет никакого эффекта на множество.

Также, из вывода видно, что литералом множества являются фигурные скобки {}, в которых через запятую указаны элементы. Так, ещё один способ создать непустое множество — воспользоваться литералом

>>> B = {1, 2}
>>> B
{1, 2}

При попытке добавления изменяемого объекта возникнет ошибка

>>> B.add([3,4,5])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

Здесь произошла попытка добавить массив в множество B.

У операции добавления set.add существует обратная — операция удаления set.remove

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

При попытке удаления элемента, не входящего в множество, возникает ошибка KeyError.

Однако, существует метод set.discard, который удаляет элемент из множества, только в том случае, если этот элемент присутствовал в нём.

Математические операции

Множества Python поддерживают привычные математические операции

Проверки

Чтобы проверить вхождение элемента в множество используйте логический оператор in

>>> B = {1, 2}
>>> B
{1, 2}
>>> 3 in B
False

Асимптотика x in set — O(1).

Стоит отметить, что оператор in работает и с другими коллекциями. Например, можно проверять вхождение подстроки в строку 'AA' in 'bbAAcc' или вхождение элемента в массив 5 in [1, 2, 5, 6]. Асимптотики в данном случае нужно уточнять в документации.

Одинаковые множества

>>> A = {1, 2, 3}
>>> B = {1, 2, 3}
>>> A == B
True
>>> B.add(4)
>>> A
{1, 2, 3}
>>> B
{1, 2, 3, 4}
>>> A == B
False

Проверка на нестрогое подмножество set.issubset

>>> A
{1, 2, 3}
>>> B
{1, 2, 3, 4}
>>> A.issubset(B)
True
>>> B.issubset(A)
False
>>> A.issubset(A)
True

Проверка на нестрогое надмножество set.issuperset

>>> A
{1, 2, 3}
>>> B
{1, 2, 3, 4}
>>> A.issuperset(B)
False
>>> B.issuperset(A)
True
>>> B.issuperset(B)
True

Операции получения новых множеств

>>> A = {1, 2, 4}
>>> B = {1, 2, 3}
>>> A. union(B)  # union - объединение множеств
{1, 2, 3, 4}
>>> A.intersection(B)  # intersection - пересечение
{1, 2}
>>> A.difference(B)  # difference - разность множеств
{4}
>>> B.difference(A)
{3}
>>> A.symmetric_difference(B)  # symmetric_difference - симметрическая разность
{3, 4}
>>> B.symmetric_difference(A)
{3, 4}

Сводная таблица по множествам (cheatsheet)

Обозначения

• elem — Python-объект

• A — множество set

• B, C,..

  1. В случае использования в методах A.method_name(B, C,..): B, C,.. являются любыми итерируемыми объектами. Методы допускают такие аргументы, например, {-1}.union(range(2)) == {-1, 0, 1} вернёт True.

  2. В случае использования c операторами, например, A > B или A & B & C & …: B, C,.. являются множествами. Дело в том, что эти операторы определены для операндов типа set (и также frozenset, о которых речь позже).

Операция	Синтаксис	Тип результата
Вхождение элемента	elem in A	bool
Равенство	A == B	bool
Является нестрогим подмножеством	A.issubset(B) или A <= B	bool
Является строгим подмножеством	A < B	bool
Является нестрогим надмножеством	A.issuperset(B) или A >= B	bool
Явяляется строгим надмножеством	A > B	bool
Объединение множеств	A.union(B, C,..)	set
	A | B | C | …	set
Пересечение множеств	A.intersection(B, C,..)	set
	A & B & C & …	set
Разность множеств	A. …	set

Кроме того, у операций, порождающих новые множества, существует inplace варианты. Для методов это те же названия, только с префиксом _update, а для соответствующих операторов добавляется знак равенства =. Ниже показан вариант для операции разности множеств

>>> A = {1, 2, 3, 4}
>>> B = {2, 4}
>>> A.difference_update(B)
>>> A
{1, 3}
>>> A = {1, 2, 3, 4}
>>> B = {2, 4}
>>> A -= B
>>> A
{1, 3}

Неизменяемые множества

В Python существует неизменяемая версия множества — frozenset. Этот тип объектов поддерживает все операции обычного множества set, за исключением тех, которые его меняют.

Неизменяемые множества являются хешируемыми объектами, поэтому они могут быть элементами множества set. Так можно реализовать, например, множество множеств, где множество set состоит из множеств типа frozenset.

Для создания frozenset используется функция frozenset(iterable), в качестве аргумента принимающая итерирумый объект.

>>> FS = frozenset({1, 2, 3})
>>> FS
frozenset({1, 2, 3})
>>> A = {1, 2, 4}
>>> FS & A
frozenset({1, 2})
>>> A & FS
{1, 2}

В этом примере показано создание frozenset из обычного множества {1, 2, 3}. Обратите внимание на тип возвращаемого объекта для операции пересечения &. Возвращаемый объект имеет тип, соответствующий типу первого аргумента. Такое же поведение будет и с другими операциями над множествами.

Словарь (dictionary) в Python — это ассоциативный массив, реализовать который вы пробовали на прошлом занятии. Ассоциативный массив это структура данных, содержащая пары вида ключ:значение. Ключи в ассоциативном массиве уникальны.

В Python есть встроенный ассоциативный массив — dict. Его реализация основана на хеш-таблицах. Поэтому

• ключом может быть только хешируемый объект
• значением может быть любой объект

Создание и изменение словаря

Пустой словарь можно создать двумя способами:

>>> d1 = dict()
>>> d2 = {}
>>> d1
{}
>>> d2
{}
>>> type(d1)
<class 'dict'>
>>> type(d2)
<class 'dict'>

Добавить элемент в словарь можно с помощью квадратных скобок:

>>> domains = {}
>>> domains['ru'] = 'Russia'
>>> domains['com'] = 'commercial'
>>> domains['org'] = 'organizations'
>>> domains
{'ru': 'Russia', 'com': 'commercial', 'org': 'organizations'}

Из этого примера видно, что литералом словаря являются фигурные скобки, в которых через запятую перечислены пары в формате ключ:значение. Например, словарь domains можно было создать так domains = {'ru': 'Russia', 'com': 'commercial', 'org': 'organizations'}.

Доступ к элементу осуществляется по ключу:

>>> domains['com']
'commercial'
>>> domains['de']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'de'

Удалить элемент можно с помощью оператора del. Если ключа в словаре нет, произойдет ошибка KeyError

>>> domains
{'ru': 'Russia', 'com': 'commercial', 'org': 'organizations'}
>>> del domains['de']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'de'
>>> del domains['ru']
>>> domains
{'com': 'commercial', 'org': 'organizations'}

Кроме того, для добавления, получения и удаления элементов есть методы dict.setdefault, dict.get, dict.pop, которые задействует дополнительный аргумент на случай, если ключа в словаре нет

>>> d1 = {}
>>> d1.setdefault('a', 10)
10
>>> d1. setdefault('b', 20)
20
>>> d1
{'a': 10, 'b': 20}
>>> d1.setdefault('c')
>>> d1
{'a': 10, 'b': 20, 'c': None}
>>> d1.setdefault('a', 123)
10
>>> d1
{'a': 10, 'b': 20, 'c': None}
>>> d1.get('a')
10
>>> d1.get('d')  # вернул None
>>> d1.get('d', 'NoKey')
'NoKey'
>>> d1.pop('d')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'd'
>>> d1.pop('d', 255)
255
>>> d1
{'a': 10, 'b': 20, 'c': None}
>>> d1.pop('a', 255)
10
>>> d1
{'b': 20, 'c': None}

Примечание о числовых ключах

Ключом может являться и число: int или float. Однако при работе со словарями в Python помните, что два ключа разные, если для них верно k1 != k2 # True.

Вот пример:

>>> d = {0: 10}
>>> d
{0: 10}
>>> d[0] = 22
>>> d
{0: 22}
>>> d[0.0] = 33
>>> d
{0: 33}
>>> 0. 0 != 0
False

Поэтому при возможности избегайте в качестве ключей float-объектов.

Использование DictView: циклы и множественные операции

Если попробовать пройтись в цикле по словарю, то это будет проход по ключам

>>> d = {'a': 10, 'c': 30, 'b': 20}
>>> for k in d:
...     print(k)
...
a
c
b

Зачастую необходимо пройтись в цикле по ключам, значениям или парам ключ:значение, содержащиеся в словаре. Для этого существуют методы dict.keys(), dict.values(), dict.items(). Они возвращают специальные DictView объекты, которые можно использовать в циклах:

>>> d = {'a': 10, 'c': 30, 'b': 20}
>>> for k in d.keys():
...     print(k)
...
a
c
b
>>> for v in d.values():
...     print(v)
...
10
30
20
>>> for k, v in d.items():
...     print(k, v)
...
a 10
c 30
b 20

Объекты DictView, содержащие только ключи, ведут себя подобно множествам. Кроме того, если DictView объекты для значений или пар содержат неизменяемые объекты, тогда они тоже ведут себя подобно множествам. Это означает, что привычные для множеств операции пересечения, вхождения и другие также работают с DictView.

>>> d
{'a': 10, 'c': 30, 'b': 20}
>>> dkeys = d.keys()
>>> 'abc' in dkeys
False
>>> 'c' in dkeys
True
>>> {'a', 'b', 'c'} == dkeys
True
>>> dkeys & {'b', 'c', 'd'}
{'b', 'c'}

Словарь с упорядоченными ключами OrderedDict

Это может понадобится для отправки задач на ejudge.

Если внимательно просмотреть примеры на циклы выше, то видно, что порядок итерирования в циклах совпадает с порядком добавления элементов в словарь.

Однако, такое поведение у стандартных словарей dict гарантируется, начиная с версии 3.7 (лабораторные примеры были сделаны из-под версии 3.7.4). Узнать свою версию Python можно, например, из терминала python3 —version или зайдя в интерпретируемый режим (версия будет написана сверху).

Если для вашей программы важно упорядочивание элементов, но вы не знаете, какой версии интерпретатор будет исполнять ваш скрипт, то вам нужно воспользоваться упорядоченной версией словарей OrderedDict.

Она находится в стандартной библиотеке collections.

Упорядоченный словарь поддерживает все операции, что и обычный словарь.

>>> import collections
>>> od = collections.OrderedDict()
>>> od
OrderedDict()
>>> od['a'] = 10
>>> od['c'] = 30
>>> od['b'] = 20
>>> od
OrderedDict([('a', 10), ('c', 30), ('b', 20)])

set add() в python — GeeksforGeeks

Метод Python set add() добавляет заданный элемент в набор, если этот элемент отсутствует в наборе в Python.

Синтаксис Set add()

Синтаксис: set.add( elem )

Параметры:

• Элемент, который необходимо добавить в набор : Элемент, который необходимо добавить в набор.

Возвраты: Нет

Примеры методов Python Set add()

Перед тем, как перейти к примеру, мы предполагаем, что временная сложность функции set.add() равна O(1), так как множество реализовано с использованием хеш-таблицы.

Добавить новый элемент в набор Python

Используется для добавления нового элемента в набор, если он не существует в наборе.

Python3

 Буквы: {'e', 's', 'г', 'к'}
Буквы: {'e', 's', 'g', 'k'} 

Вывод:

 Буквы: {0, 1, 4, 6}
Буквы: {0, 1, 4, 6} 

 {'a', 'g', 'k', 'e', ​​('f', 'o'), 's'} 

# Создать набор
установить1 = установить ()
# Добавьте 90 к набору.
set1.добавить(90)
# Добавить "привет" в набор.
set1.добавить ("привет")
# Добавить существующий элемент в набор
set1.добавить (90)
# Добавить несколько элементов в набор.
set1.add(("привет","sparkby"))
 

# Установить синтаксис add():
set.add(итерируемый/элемент)
 

# Добавление элемента в набор с элементами
набор1 = набор ({1,2,3,4,5})
распечатать("Набор: ",набор1)
# Добавить "привет" в набор.
set1.добавить ("привет")
печать("FinalSet: ",set1)
# Выход:
# Установить: {1, 2, 3, 4, 5}
# FinalSet: {1, 2, 3, 4, 5, 'привет'}
 

# Создать пустой набор
установить1 = установить ()
распечатать("Набор: ",набор1)
# Добавьте 90 к набору.
set1.добавить(90)
печать("FinalSet: ",set1)
# Выход:
# Установить: установить()
# Финальный набор: {90}
 

# Добавление элемента в уже существующий набор
set1 = набор ({1,2,3,4,5,"Индия"})
распечатать("Набор: ",набор1)
# Добавьте 5 к набору.
set1.добавить(5)
print("Окончательный набор1: ",set1)
# Добавить "Индию" в набор.
set1.add("Индия")
print("Окончательный набор2: ",set1)
# Выход:
# Установить: {1, 2, 3, 4, 5, 'Индия'}
# Final Set1: {1, 2, 3, 4, 5, 'Индия'}
# Final Set2: {1, 2, 3, 4, 5, 'Индия'}