Как сделать из set list

Обновлено: 05.07.2024

итерируемый_объект – объект поддерживающий итерирование (если коротко то – это такой объект из которого можно сделать итератор, а итератор это такой объект при каждом новом обращении к которому он возвращает свой следующий элемент, а когда элементы заканчиваются возбуждается исключение StopIterator ). Необязательный аргумент.

Функция list() возвращает список состоящий из элементов аргумента, в случае если аргумента нет, функция list() возвращает пустой список.

Функция tuple( )

tuple(итерируемый_объект)

Функция tuple() возвращает кортеж состоящий из элементов аргумента, в случае если аргумента нет, функция tuple() возвращает пустой кортеж.

set(итерируемый_объект)

Функция set() возвращает множество состоящее из элементов аргумента, в случае если аргумента нет, функция set() возвращает пустое множество.

Функция frozenset( )

frozenset(итерируемый_объект)

Функция frozenset() возвращает неизменяемое множество состоящее из элементов аргумента, в случае если аргумента нет, функция frozenset() возвращает пустое неизменяемое множество.

Множества — неупорядоченная и не индексируемая последовательность. В Python множества пишутся в фигурных скобках.
Создание множества:

Примечание. Они не упорядочены, поэтому элементы будут отображаться в произвольном порядке.

Множество хранит только уникальные элементы:

Доступ к элементам

Вы не можете получить доступ к элементам множествах по индексу, так как они не упорядочены, а элементы без индекса. Но вы можете проходить по множеству с помощью цикла for или уточнять есть ли значение в множестве, используя оператор in .
Выведем каждый элемент множества:

Проверим присутствует ли "dict" этой последовательности:

Изменение элементов

Вы не можете менять элементы set, но можете добавлять новые.

Добавить элементы

Чтобы добавить один элемент в set используйте метод add() .
Чтобы добавить больше одного — метод update() .

Добавьте несколько элементов в thisset , используя метод update() :

Получите длину set

Чтобы определить сколько элементов есть в наборе, воспользуйтесь методом len() .

Удаление элементов

Примечание: Если элемент, который нужно удалить не существует, remove() вызовет ошибку.
Убрать “list” используя метод discard() :

Примечание. Если элемент для удаления не существует, discard() не будет вызывать ошибку.

Вы также можете использовать метод pop() — для удаления элемента, но он удалит только последний элемент. Помните, что set не упорядочены, поэтому вы не будите знать, какой элемент удаляете.

Возвращаемое значение метода pop () — это удаленный элемент.

Метод clear() очистит множество:

Ключевое слово del полностью удалит множество:

Конструктор set()

Есть так же возможность использовать конструктор set() для создания множества.

Методы Set

В Python есть встроенные методы, с помощью которых вы можете работать с sets.

— Элли мне сказала, что ты хотел больше примеров коллекций. Сейчас я дам тебе несколько. Хочу представить тебе список коллекций и интерфейсов:

Интерфейс	Класс/Реализация	Описание
List	ArrayList	Список
	LinkedList	Список
	Vector	Вектор
	Stack	Стек
Set	HashSet	Множество
	TreeSet	Множество
	SortedSet	Отсортированное множество
Map	HashMap	Карта/Словарь
	TreeMap	Карта/Словарь
	SortedMap	Отсортированный словарь
	Hashtable	Хеш-таблица

— Хм. Как их много. Четыре List’а, три Set’а и четыре Map’а.

— Да, это все различные реализации интерфейсов List, Set и Map.

— А чем отличаются различные реализации?

— Об этом как раз сегодня мы тебе и расскажем. Просто подожди немного.

— Может, у тебя уже накопились какие-нибудь вопросы?

— Как вывести список на экран я знаю. А как вывести Set и Map?

— У элементов списка (List) есть четко заданный порядок, поэтому их можно вывести просто по номеру. У Set и Map строго заданного порядка элементов нет. Собственно говоря, порядок их элементов может меняться при удалении или добавлении какого-нибудь элемента.

— Поэтому для работы с элементами коллекций были придуманы специальные объекты – итераторы. С их помощью можно пройтись по всем элементам коллекции, даже если у них нет номера, а только имена (Map), или вообще нет имён – Set.

-Примеры:

Реализуй метод setValues(long value), чтобы он устанавливал полученное значение параметра value переменным a, b, c и d. Изменять типы переменных a, b, c и d нельзя.

— Ничего себе! И что все это значит?

— На самом деле все довольно просто. Сначала мы получаем у коллекции специальный объект-iterator. У него есть всего два метода

1. Метод next() возвращает очередной элемент коллекции.

2. Метод hasNext() проверяет, есть ли еще элементы, которые не возвращал next().

— Ага. Похоже ситуация начинает проясняться. Давай я расскажу, как я все это понял.

— Так. Сначала надо вызвать у коллекции метод iterator(), чтобы получить этот волшебный объект-итератор.

— Затем мы в цикле, пока есть еще неполученные элементы, получаем их по одному. Получаем мы очередной элемент коллекции с помощью вызова next(), а проверяем, есть ли еще элементы в итераторе с помощью hasNext(). Все верно?

— Да, примерно все так и есть. Но самое интересное будет сейчас.

— Оператор for each используется только при работе с коллекциями и контейнерами. В нем неявно используется итератор, но мы видим уже полученный элемент.

— Давай я покажу тебе длинную и сокращенную работу с итератором:

— Обрати внимание: в правой нижней таблице нет ни зелёных, ни красных слов. Фактически 3 строки заменяются на одну:

— Выглядит шикарно. Так мне нравится гораздо больше!

— Давай посмотрим на те же примеры, что и выше, только записанные короче:

Не слишком строгое определение множества, однако, с ним возникали проблемы даже у великих математиков.

В широком смысле, элементами множеств могут быть даже нематериальные вещи: чётные числа, несданные задачи по термодинамике, алгоритмы сортировки, любимые фильмы Юлии и Алексея и даже мысли об эклерах.

🐱 Возьмите в руки кота. Взяли? Хорошо. Теперь множество котов в ваших руках насчитывает ровно один мурлыкающий элемент. Если же пушистику вдруг не понравится, что вы его тискаете, и он выскочит из рук, то элементов внутри множества не останется. Множество, в котором нет ни одного элемента, называется пустым. Но что же там в Python?

Назначение в Python

Множества (set) в питоне появились не сразу, и здесь они представлены как неупорядоченные коллекции уникальных и неизменяемых объектов. Коллекции, которые не являются ни последовательностями (как списки), ни отображениями (как словари). Хотя с последними у множеств много общего.

Можно сказать, что set напоминает словарь, в котором ключи не имеют соответствующих им значений

Дают возможность быстро удалять дубликаты, поскольку, по определению, могут содержать только уникальные элементы;
Позволяют, в отличие от других коллекций, выполнять над собой ряд математических операций, таких как объединение, пересечение и разность множеств;

Пример set-ов в Python:

Особенности set

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

strange_app = set('TikTok') print(strange_app) >

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

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

Отдельное python множество может включать в себя объекты разных типов:

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

Но не стоит забывать и внутреннее определение set-ов. Важно помнить, что list-ы и dict-ы не подходят на роль элементов множества, из-за своей изменяемой природы.

glados = <['Great cake']>print(glados) > Traceback (most recent call last): glados = <['Great cake']>TypeError: unhashable type: 'list'

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

Однако в списках не должно быть вложенных изменяемых элементов.

tricky_list = [, ] sad_set = set(tricky_list) print(sad_set) > Traceback (most recent call last): sad_set = set(tricky_list) TypeError: unhashable type: 'dict'

Работа с set-ами

Создание

Объявим Python-множество S . Существует два способа это сделать:

Способ №1 . Воспользовавшись литералом:

Способ №2 . Применив встроенную функцию set() :

Чтобы получить аналогичный результат, необходимо передать итерируемый объект (список, строку или кортеж) в качестве аргумента:

👉 Замечание: пустое множество создаётся исключительно через set()

empty_set = set() print(empty_set) > set() print(type(empty_set)) >

Если же сделать так:

another_empty_set = <> print(another_empty_set) > <> print(type(another_empty_set)) >

То получим пустой словарь. А если внутри фигурных скобок поместить пустую строку:

maybe_empty_set = print(maybe_empty_set) > print(type(maybe_empty_set)) >

То на выходе увидим множество, состоящее из одного элемента — этой самой пустой строки.

Вполне естественно, что пустое множество, при приведении его к логическому типу, тождественно ложно:

true_or_false = set() print(bool(true_or_false)) > False

Пересечение

В программировании нередки задачи, в которых требуется найти совпадающие элементы двух коллекций. Классическое решение основано на цикле for , но нас интересует другое — то, что строится на использовании set-ов.

Добавление элемента

Для добавления нового элемента в существующий набор используем метод add(x) .

stats = stats.add(14.7) print(stats) >

Если среди исходных объектов, составляющих set, "x" уже был, то ничего не произойдёт, и начальное множество не изменится.

Удаление и очистка

Очистить и свести уже существующий сет к пустому не составит никаких проблем благодаря методу сlear() :

set_with_elements = print(set_with_elements) > set_with_elements.clear() print(set_with_elements) > set()

Для удаления одного единственного компонента из набора в Питоне определены аж три способа.

Способ №1 . Метод remove() . Метод удаляет элемент elem из set -а. В случае отсутствия elem в наборе интерпретатор выбрасывает исключение.

point_coord = <('x', 52.4), ('y', -5), ('z', 0.3)>print(point_coord) > <('y', -5), ('z', 0.3), ('x', 52.4)>point_coord.remove(('x', 52.4)) print(point_coord) > <('y', -5), ('z', 0.3)>point_coord.remove(('z', 11.8)) print(point_coord) > Traceback (most recent call last): point_coord.remove(('z', 11.8)) KeyError: ('z', 11.8)

Способ №2 . Метод discard() . Производит предельно схожую с remove() операцию с той лишь разницей, что, в случае отсутствия элемента в коллекции, исключение не возникает:

triangle_coord = <(0, 4), (3, 0), (-3, 0)>print(triangle_coord) > <(3, 0), (-3, 0), (0, 4)>triangle_coord.discard((0, 4)) print(triangle_coord) > <(3, 0), (-3, 0)>triangle_coord.discard((54, 55)) print(triangle_coord) >

Способ №3 . Метод pop() .

Удаляет и возвращает случайный элемент множества:

Перебор элементов

Множество, как и любую другую коллекцию, итерируем циклом for :

iterate_me = for num in iterate_me: print(num) > 1.1 1.4 1.3 1.2 1.5

Принадлежность объекта set-у

Оператор in даёт возможность проверить наличие элемента в наборе:

berry_club = print('Tomato' in berry_club) > True print('Strawberry' in berry_club) > False

Сортировка множеств

Операция сортировки отсутствует для множеств Python по определению. Множество — неупорядоченный набор. Но не нужно расстраиваться. С помощью функции sorted() , вы всегда можете получить отсортированный список:

some_digits = print(sorted(some_digits)) > [-4, 1, 2, 12, 14, 34, 55] cities = print(sorted(cities)) > ['Архангельск', 'Белгород', 'Калининград', 'Москва', 'Новосибирск', 'Хабаровск']

Длина множества

Размеры определенного set -а получаем функцией len() :

Операции на множествах

Самое важное в этой теме. Математические теоретико-множественные операции, что не доступны никаким другим коллекциям языка. Поехали.

Объединение

(оператор | , логическое ИЛИ )

Объединением двух множеств "X" и "Y" является такое третье множество "Z", каждый элемент которого принадлежит либо множеству "X", либо "Y".

Пересечение

(оператор & , логическое И )

Пересечением двух множеств "A" и "B" является такое третье множество "C", каждый элемент которого принадлежит и множеству "A", и множеству "B".

Разность множеств

Разностью двух множеств "O" и "P" является такое третье множество "S", каждый элемент которого принадлежит множеству "O" и не принадлежит множеству "P".

Симметрическая разность

Симметрической разностью двух множеств "M" и "N" является такое третье множество "L", каждый элемент которого принадлежит либо множеству "M", либо "N", но не их пересечению.

Помимо теоретико-множественных операций, в питоне существуют и сугубо утилитарные производные методы.

isdisjoint()

Метод определяет, есть ли у двух set-ов общие элементы:

В Python нет оператора, который бы соответствовал этому методу.

issubset()

Показывает, является ли "I" подмножеством "J" (Метод вернет True, если все элементы "I" принадлежат "J"):

Оператор определяет, является ли одно множество строгим подмножеством другого. В большинстве ситуаций, он ведёт себя точно так же, как и , кроме последнего случая. Сравниваемые наборы не должны быть идентичными. Таким образом, для данного оператора не существует соответствующего метода.

issuperset()

Показывает, является ли "F" надмножеством "G":

Особенности оператора строгого надмножества > идентичны таковым у .

print(poor_small_guy > poor_small_guy) > False

И для него в языке Python тоже не существует соответствующего метода.

Квартет методов, которые присваивают set -у результат его объединения с другим множеством. "Другое множество" передаётся методу в качестве аргумента.

update()

Изменяет исходное множество по объединению:

intersection_update()

difference_update()

symmetric_difference_update()

И, наконец, по симметрической разности:

Свойства методов и операторов

Как показано выше, данные операции, за некоторым исключением, выполнятся двумя способами: при помощи метода или соответствующего ему оператора (например union() и оператор | ). Главным и основным их различием является то, что метод может принимать в качестве аргумента не только set , но и любой итерируемый объект, в то время, как оператор требует в качестве операндов наличие фактических множеств.

list_of_years = [2019, 2018, 2017] set_of_years = print(set_of_years.union(list_of_years)) > print(set_of_years | list_of_years) > Traceback (most recent call last):> print(set_of_years | list_of_years) TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'set' and 'list'

Но есть и сходства. Например, важным является то, что некоторые операторы и методы позволяют совершать операции над несколькими сетами сразу:

Тем интереснее, что оператор ^ симметрической разности позволяет использовать несколько наборов, а метод symmetric_difference() — нет.

Преобразования

Конвертация строки во множество

Чтобы перевести строку во множество, достаточно представить её в виде литерала этого множества.

my_string = 'Lorem ipsum dolor sit amet' sting_to_set = print(sting_to_set) >

Конвертация списка во множество

Со списком подобный трюк не пройдет, но здесь на помощь спешит функция set() :

my_list = [2, 4, 8, 16, 32] list_to_set = set(my_list) print(list_to_set) >

Frozenset

Закончим статью описанием такой структуры данных, что максимально близка Python-множествам. Она называется Frozenset .

Frozen set -ы, по сути, отличаются от обычных лишь тем, что являются неизменяемым типом данных, в то время, как простой set возможно изменять.

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:

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:

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

Свойства множеств

Тип set в Python является подтипом Collection (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 in . Это один из самых распространённых вариантов использования множеств. Такая операция выполняется в среднем за O(1) 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.

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

Добавление элементов в множество можно рассматривать как частный случай объединения множеств за тем исключением, что добавление элементов изменяет исходное множество, а не создает новый объект. Добавление одного элемента в множество работает за O(1) .

Пересечение множеств

Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.

При использовании оператора & необходимо, чтобы оба операнда были объектами типа set . Метод intersection , в свою очередь, принимает любой iterable-объект. Если необходимо изменить исходное множество, а не возращать новое, то можно использовать метод intersection_update , который работает подобно методу intersection , но изменяет исходный объект-множество.

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 O(1) .

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

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.

Как видно из примера выше, число 0 принадлежит обоим исходным множествам, и поэтому оно не входит в результирующее множество. Для операции симметрической разности, помимо оператора ^ , также существует два специальных метода – symmetric_difference и symmetric_difference_update . Оба этих метода принимают iterable-объект в качестве аргумента, отличие же состоит в том, что symmetric_difference возвращает новый объект-множество, в то время как symmetric_difference_update изменяет исходное множество.

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.

Читайте также: