Python. краткий справочник

Кортежи

Кортеж тоже является последовательностью и создается элементами разделёнными запятыми:

>>> companies = «Google», «Microsoft», «Tesla»
>>> companies
(‘Google’, ‘Microsoft’, ‘Tesla’)

1
2
3

>>>companies=»Google»,»Microsoft»,»Tesla»

>>>companies

(‘Google’,’Microsoft’,’Tesla’)

При определении непустого кортежа скобки не обязательны, но они становятся обязательными когда кортеж является частью большего выражения. Пустой кортеж создаётся пустой парой скобок:

>>> companies = ()
>>> type(companies)
<class ‘tuple’>

1
2
3

>>>companies=()

>>>type(companies)

<class’tuple’>

При определении кортежа с одним элементом запятая за ним обязательна.

>>> company = «Google»,
>>> type(company)
<class ‘tuple’>

>>> company = («Google»,)
>>> type(company)
<class ‘tuple’>

1
2
3
4
5
6
7

>>>company=»Google»,

>>>type(company)

<class’tuple’>

>>>company=(«Google»,)

>>>type(company)

<class’tuple’>

Пропуск запятой означает что задано обычное значение, не кортеж.

>>> company = («Google»)
>>> company
‘Google’

>>> type(company)
<class ‘str’>

1
2
3
4
5
6

>>>company=(«Google»)

>>>company

‘Google’
 

>>>type(company)

<class’str’>

Кортежи индексируются как списки, но неизменямы.

>>> companies = («Google», «Microsoft», «Palantir»)
>>> companies
‘Google’
>>> companies = «Boeing»
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
TypeError: ‘tuple’ object does not support item assignment

1
2
3
4
5
6
7

>>>companies=(«Google»,»Microsoft»,»Palantir»)

>>>companies

‘Google’

>>>companies=»Boeing»

Traceback(most recent call last)

File»<stdin>»,line1,in<module>

TypeError’tuple’objectdoes notsupport item assignment

В тоже время, если элементом кортежа является изменяемые объект, такой как список, то он может быть изменен.

>>> companies = (, )
>>> companies
(, )
>>> companies.append(«SpaceX»)
>>> companies
(, )

1
2
3
4
5
6

>>>companies=(«lockheedMartin»,»Boeing»,»Google»,»Microsoft»)

>>>companies

(‘lockheedMartin’,’Boeing’,’Google’,’Microsoft’)

>>>companies.append(«SpaceX»)

>>>companies

(‘lockheedMartin’,’Boeing’,’SpaceX’,’Google’,’Microsoft’)

Элементы множеств

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

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

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

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

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

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

Поэтому и хеш для таких кортежей не создается:

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

Пересечение множеств

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

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

Python

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

print(x & y) # Результат: 3

1
2
3
4

x={1,2,3}

y={4,3,6}

print(x&y)# Результат: 3

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

Python

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

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

1
2
3
4
5

x={1,2,3}

y={4,3,6}

z=x.intersection(y)

print(z)# Результат: 3

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

Другие операции над множествами

Проверка принадлежности к множеству

Мы можем проверить, существует ли элемент во множестве, используя ключевое слово in.

# инициализируем my_set
my_set = set("apple")

# проверяем, присутствует ли 'a'
# Вывод: True
print('a' in my_set)

# проверяем, присутствует ли 'p' 
# Вывод: False
print('p' not in my_set)

Итерация множества

Используя цикл for, можно выполнить переборку каждого элемента во множестве.

>>> for letter in set("apple"):
...     print(letter)
...    
a
p
e
l

Встроенные функции с множествами

Встроенные функции, такие как all(), any(), enumerate(), len(), max(), min(), sorted(), sum() , используются с множеством для выполнения различных задач.

Встроенные функции для работы с множествами
Функция Описание
all() Возвращает значение True, если все элементы множества являются true (или если множество пусто).
any() Возвращает значение True, если какой-либо элемент множества является true. Если множество пусто, возвращает значение False.
enumerate() Возвращает пронумерованный объект. Содержит индекс и значение всех элементов множества в виде пары.
len() Возвращает длину (количество элементов) множества.
max() Возвращает наибольший элемент во множестве.
min() Возвращает наименьший элемент во множестве.
sorted() Возвращает новый отсортированный список, состоящий из элементов множества (не сортирует само множество).
sum() Возвращает сумму всех элементов множества.

Python Frozenset

Frozenset — это новый класс, который имеет характеристики множества. Но его элементы не могут быть изменены после назначения. В то время как кортежи представляют собой неизменяемые списки, Frozensets являются неизменяемыми множествами.

Frozenset может быть создан с помощью функции frozenset(). Этот тип данных поддерживает такие методы, как copy(), difference(), intersection(), isdisjoint(), issubset(), issuperset(), symmetric_difference() и union(). Но он не поддерживает методы добавления или удаления элементов.

# инициализируем A и B
A = frozenset()
B = frozenset() 

Протестируйте эти примеры.

>>> A.isdisjoint(B)
False
>>> A.difference(B)
frozenset({1, 2})
>>> A | B
frozenset({1, 2, 3, 4, 5, 6})
>>> A.add(3)
...
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'

Сочетания

– функция, коротая выбирает все сочетания из входной последовательности. Пусть в ней имеется n различных объектов. Будем выбирать из них r объектов всевозможными способами (то есть меняется состав выбранных объектов, но порядок не важен). Получившиеся комбинации называются сочетаниями из n объектов по r, а их число равно:

Разница сочетаний и перестановок в том, что для сочетаний нам не важен порядок, а для перестановок он важен. Пример:

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

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

(1, 2) и (2, 1) – разные перестановки, но с точки зрения сочетаний – это одно и тоже, поэтому в входит только один вариант из двух.

Второй параметр r – обязателен для этой функции. 0 <= r <= n. При r > n будет пустое множество.

Вот графический пример сочетаний из 3 по 2. Как видно, их вдвое меньше, чем размещений из 3 по 2, так как варианты с перестановками внутри групп не учтены по определению:

Разница между множествами

Предположим, у вас есть два множества: А и В. Разница между А и В (А — В) — это множество со всеми элементами, которые содержатся в А, но не в В. Соответственно, (В — А) — это множество со всеми элементами в В, но не в А.

КОД

Для определения разницы между множествами в Python, мы можем использовать как функцию difference(), так и оператор — . Рассмотрим пример:

Python

set_a = {1, 2, 3, 4, 5}
set_b = {4, 5, 6, 7, 8}
diff_set = set_a.difference(set_b)
print(diff_set)

1
2
3
4

set_a={1,2,3,4,5}

set_b={4,5,6,7,8}

diff_set=set_a.difference(set_b)

print(diff_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1 {1,2,3}

В показанном выше скрипте, только первые три элемента множества отсутствуют во множестве , формируя нашу выдачу. Оператор минус можно также применить для нахождения разницы между двумя множествами, как показано ниже:

Python

set_a = {1, 2, 3, 4, 5}
set_b = {4, 5, 6, 7, 8}
print(set_a — set_b)

1
2
3

set_a={1,2,3,4,5}

set_b={4,5,6,7,8}

print(set_a-set_b)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1 {1,2,3}

Симметричная разница между множествами А и В — это множество с элементами, которые находятся в А и В, за исключением тех элементов, которые являются общими для обеих множеств. Это определяется использованием метода Python под названием , или оператора . Посмотрим на пример:

Python

set_a = {1, 2, 3, 4, 5}
set_b = {4, 5, 6, 7, 8}
symm_diff = set_a.symmetric_difference(set_b)
print(symm_diff)

1
2
3
4

set_a={1,2,3,4,5}

set_b={4,5,6,7,8}

symm_diff=set_a.symmetric_difference(set_b)

print(symm_diff)

Результат:

Python

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

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

Симметричную разницу можно также найти следующим образом:

Python

set_a = {1, 2, 3, 4, 5}
set_b = {4, 5, 6, 7, 8}
print(set_a ^ set_b)

1
2
3

set_a={1,2,3,4,5}

set_b={4,5,6,7,8}

print(set_a^set_b)

Результат:

Python

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

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

List comprehensions (генераторы списков)¶

Генератор списка — это выражение вида:

In 1]: vlans = f'vlan {num}' for num in range(10,16)]

In 2]: print(vlans)
'vlan 10', 'vlan 11', 'vlan 12', 'vlan 13', 'vlan 14', 'vlan 15'

В общем случае, это выражение, которое преобразует итерируемый объект в
список. То есть, последовательность элементов преобразуется и
добавляется в новый список.

Выражению выше аналогичен такой цикл:

In 3]: vlans = []

In 4]: for num in range(10,16):
   ...     vlans.append(f'vlan {num}')
   ...

In 5]: print(vlans)
'vlan 10', 'vlan 11', 'vlan 12', 'vlan 13', 'vlan 14', 'vlan 15'

В list comprehensions можно использовать выражение if. Таким образом
можно добавлять в список только некоторые объекты.

Например, такой цикл отбирает те элементы, которые являются числами,
конвертирует их и добавляет в итоговый список only_digits:

In 6]: items = '10', '20', 'a', '30', 'b', '40'

In 7]: only_digits = []

In 8]: for item in items
   ...     if item.isdigit():
   ...         only_digits.append(int(item))
   ...

In 9]: print(only_digits)
10, 20, 30, 40

Аналогичный вариант в виде list comprehensions:

In 10]: items = '10', '20', 'a', '30', 'b', '40'

In 11]: only_digits = int(item) for item in items if item.isdigit()]

In 12]: print(only_digits)
10, 20, 30, 40

Конечно, далеко не все циклы можно переписать как генератор списка, но
когда это можно сделать, и при этом выражение не усложняется, лучше
использовать генераторы списка.

Примечание

В Python генераторы списка могут также заменить функции filter и map
и считаются более понятными вариантами решения.

С помощью генератора списка также удобно получать элементы из вложенных
словарей:

In 13]: london_co = {
    ...     'r1'  {
    ...     'hostname' 'london_r1',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '4451',
    ...     'IOS' '15.4',
    ...     'IP' '10.255.0.1'
    ...     },
    ...     'r2'  {
    ...     'hostname' 'london_r2',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '4451',
    ...     'IOS' '15.4',
    ...     'IP' '10.255.0.2'
    ...     },
    ...     'sw1'  {
    ...     'hostname' 'london_sw1',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '3850',
    ...     'IOS' '3.6.XE',
    ...     'IP' '10.255.0.101'
    ...     }
    ... }

In 14]: london_codevice]: '15.4', '15.4', '3.6.XE'

In 15]: london_codevice]: '10.255.0.1', '10.255.0.2', '10.255.0.101'

На самом деле, синтаксис генератора списка выглядит так:

expression for item1 in iterable1 if condition1
            for item2 in iterable2 if condition2
            ...
            for itemN in iterableN if conditionN 

Это значит, можно использовать несколько for в выражении.

Например, в списке vlans находятся несколько вложенных списков с
VLAN’ами:

In 16]: vlans = , 101, 115, 150], 111, 40, 50]]

Из этого списка надо сформировать один плоский список с номерами VLAN.
Первый вариант — с помощью циклов for:

In 17]: result = []

In 18]: for vlan_list in vlans
    ...     for vlan in vlan_list
    ...         result.append(vlan)
    ...

In 19]: print(result)
10, 21, 35, 101, 115, 150, 111, 40, 50

Аналогичный вариант с генератором списков:

In 20]: vlans = , 101, 115, 150], 111, 40, 50]]

In 21]: result = vlan for vlan_list in vlans for vlan in vlan_list

In 22]: print(result)
10, 21, 35, 101, 115, 150, 111, 40, 50

Можно одновременно проходиться по двум последовательностям, используя
zip:

Methods¶

Deleting

discard
Removes an element from the set.
remove
Removes an element from the set (raises KeyError if not found).
pop
Removes and returns an arbitrary element from the set.
clear
Removes all elements from the set.

Information

issuperset
Returns a Boolean stating whether the set contains the specified set or iterable.
issubset
Returns a Boolean stating whether the set is contained in the specified set or iterable.
isdisjoint
Returns a Boolean stating whether the set contents do not overlap with the specified set or iterable.

Set Operations

difference
Returns a new set with elements in the set that are not in the specified iterables.
intersection
Returns a new set with elements common to the set and the specified iterables.
symmetric_difference
Returns a new set with elements in either the set or the specified iterable but not both.
union
Returns a new set with elements from the set and the specified iterables.

Set Operations Assignment

difference_update
Updates the set, removing elements found in the specified iterables.
intersection_update
Updates the set, keeping only elements found in it and the specified iterables.
symmetric_difference_update
Updates the set, keeping only elements found in either set or the specified iterable, but not in both.

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

Обход множеств в цикле

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

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

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

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

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

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

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:

Removing elements from a set

A particular item can be removed from a set using the methods and .

The only difference between the two is that the function leaves a set unchanged if the element is not present in the set. On the other hand, the function will raise an error in such a condition (if element is not present in the set).

The following example will illustrate this.

Output

{1, 3, 4, 5, 6}
{1, 3, 5, 6}
{1, 3, 5}
{1, 3, 5}
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 28, in <module>
KeyError: 2

Similarly, we can remove and return an item using the method.

Since set is an unordered data type, there is no way of determining which item will be popped. It is completely arbitrary.

We can also remove all the items from a set using the method.

Output

{'H', 'l', 'r', 'W', 'o', 'd', 'e'}
H
{'r', 'W', 'o', 'd', 'e'}
set()

Frozen Sets

Python provides another built-in type called a frozenset, which is in all respects exactly like a set, except that a frozenset is immutable. You can perform non-modifying operations on a frozenset:

>>>

But methods that attempt to modify a frozenset fail:

>>>

Frozensets are useful in situations where you want to use a set, but you need an immutable object. For example, you can’t define a set whose elements are also sets, because set elements must be immutable:

>>>

If you really feel compelled to define a set of sets (hey, it could happen), you can do it if the elements are frozensets, because they are immutable:

>>>

Likewise, recall from the previous tutorial on dictionaries that a dictionary key must be immutable. You can’t use the built-in set type as a dictionary key:

>>>

If you find yourself needing to use sets as dictionary keys, you can use frozensets:

3.1. Сравнение множеств.

Для сравнения множеств в Python можно использовать различные операторы и методы:

Проверка равенства и не равенства:

>>> {1, 5, 10} == {5, 10, 1}True
>>> {1, 5, 10} != {5, 10, 1}False

Оператор

>>> {1, 5, 10} < {5, 10, 1}False
>>> {1, 5, 10} < {5, 10, 1, 4}True

Оператор

>>> {1, 5, 10} <= {5, 10, 1}True
>>> {1, 5} <= {5, 10, 1}True
>>> {1, 5, 10}.issubset({5, 10, 1})True
>>> {1, 5}.issubset({5, 10, 1})True

Оператор > проверяет что все элементы правого операнда присутствуют в левом и левый операнд содержит больше элементов:

>>> {1, 5, 10} > {5, 10, 1}False
>>> {1, 5, 10, 8} > {5, 10, 1}True

Оператор >= проверяет что все элементы правого операнда присутствуют в левом и эти множества могут быть равны. Так же для проверки можно воспользоваться методом issuperset:

>>> {1, 5, 10} >= {5, 10, 1}True
>>> {1, 5, 10}.issuperset({5, 10, 1})True
>>> {1, 5, 10, 8} >= {5, 10, 1}True
>>> {1, 5, 10, 8}.issuperset({5, 10, 1})True

Разность множеств

Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.

Удаление элементов из множества

Удаление элемента из множества можно рассматривать как частный случай разности, где удаляемый элемент – это одноэлементное множество. Следует отметить, что удаление элемента, как и в аналогичном случае с добавлением элементов, изменяет исходное множество. Удаление одного элемента из множества имеет вычислительную сложность .

Также у множеств есть метод , который принимает iterable-объект и удаляет из исходного множества все элементы iterable-объекта. Этот метод работает аналогично методу , но изменяет исходное множество, а не возвращает новое.

Деление с остатком

Оператор % используется для деления по модулю, и возвращает остаток от деления, а не частное. Это полезно, например, для нахождения множителей числа.

Пример деления по модулю (с остатком):

o = 85
p = 15
print(o % p)

Вывод

10

В этом примере 85 делится на 15. Результат – 5 с остатком 10. Значение  выводится, поскольку оператор возвращает остаток от деления.

Если мы используем два числа с плавающей точкой для деления по модулю, число с плавающей точкой будет возвращено в качестве остатка:

q = 36.0
r = 6.0
print(o % p)

Вывод

0.0

В приведенном выше примере 36.0 делится на 6.0 без остатка, поэтому возвращается значение 0.0.

Set Operators¶

Relational Operators

== (is equal)
Returns a Boolean stating whether the set has the same elements as the other set.
!= (is not equal)
Returns a Boolean stating whether the set has different elements as the other set.
<= (issubset)
Returns a Boolean stating whether the set is contained in the other set.
< (issubset proper)
Returns a Boolean stating whether the set is contained in the specified set and that the sets are not equal.
>= (issuperset)
Returns a Boolean stating whether the set contains the other set.
> (issuperset proper)
Returns a Boolean stating whether the set contains the other set and that the sets are not equal.

Set Operations

— (difference)
Returns a new set with elements in the set that are not in the other set.
& (intersection)
Returns a new set with elements common to the set and the other set.
^ (symmetric_difference)
Returns a new set with elements in either the set or the other set but not both.
| (union)
Returns a new set with elements from the set and the other set.

Убрать предмет

Чтобы удалить элемент в наборе, используйте метод или .

Remove «banana» by using the

method:

thisset = {«apple», «banana», «cherry»}

thisset.remove(«banana»)

print(thisset)

Примечание. Если элемент для удаления не существует, вызовет ошибку.

Remove «banana» by using the

method:

thisset = {«apple», «banana», «cherry»}

thisset.discard(«banana»)

print(thisset)

Примечание. Если элемент для удаления не существует, будет НЕ вызывает ошибку.

Вы также можете использовать метод для удаления элемент, но этот метод удалит последний элемент. Помните, что наборы не упорядочены, поэтому вы не будете знать, какой элемент будет удален.

Возвращаемое значение метода — это удаленный элемент.

Remove the last item by using the

method:

thisset = {«apple», «banana», «cherry»}

x =
thisset.pop()

print(x)

print(thisset)

Примечание. Наборы неупорядочены , поэтому при использовании метода  вы не знаете, какой элемент удаляется.

Создание наборов в Python

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

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

Пример: создание наборов

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

Выход :

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

Рекомендуемые показания:

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

Особенности set

Одно из основных свойств множеств заключается в уникальности каждого из их элементов. Посмотрим, что получится, если сформировать set из строчки с заведомо повторяющимися символами:

Из результата были удалены дублирующиеся в слове ‘TikTok’ символы. Так множества в очередной раз доказали, что содержат в себе только уникальные элементы.

Немаловажным является и тот факт, что при литеральном объявлении, итерируемые объекты сохраняют свою структуру.

Для сравнения:

Отдельное python множество может включать в себя объекты разных типов:

Здесь нет никакого противоречия с математической дефиницией, так как все составляющие имеют вполне конкретное общее свойство, являясь объектами языка Питон.

Но не стоит забывать и внутреннее определение set-ов

Важно помнить, что list-ы и dict-ы не подходят на роль элементов множества, из-за своей изменяемой природы

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

Однако в списках не должно быть вложенных изменяемых элементов.

Set Operations in Python

Sets are used to carry out mathematical functionality set operations such as union, difference, intersection, and symmetric difference.

Set Union – Inclusion of all elements from both the sets.

Union operation is performed by either of the following methods:

  • By using operator
  • By using method

Example: Union of Sets

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

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

Output:

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

Set Intersection – Inclusion of elements that are common to both the sets.

Intersection operation is performed by either of the following methods:

  • By using operator
  • By using ) method

Example: Intersection of Sets

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

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

Output:

{2, 3} {2, 3}

Set Difference – Inclusion of elements from either of the sets.

(A – B) contains the elements that are only in set A but not in set B.

(B – A) contains the elements that are only in set B but not in set A.

Difference operation is performed by either of the following methods:

  • By using operator
  • By using method

Example: Difference of Sets

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

print(X - Y)

print(Y.difference(X))

Output:

{1} {8}

Symmetric Difference operation is performed by either of the following methods:

  • By using operator
  • By using method

Example: Symmetric Difference of Sets

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

print(X ^ Y)

print(Y.symmetric_difference(X))

Output:

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

setattr() синтаксис функции

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

Формат:

Вот простой пример, демонстрирующий использование .

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

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

Вывод

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

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

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

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector