Python的Set容器

什么是set

在前面，我们学习了dict，知道dict的key是不重复的，当我们往dict里添加一个相同key的value时，新的value将会覆盖旧的value。
有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。
set和list类似，拥有一系列元素，但是set和list不一样，set里面的元素是不允许重复的，而list里面可以包含相同的元素；set与list的另一个区别是，set里面的元素是没有顺序的。
创建set的方式是使用set()，并传入一个list，list的元素将会被转换成set的元素。

s = set([1, 4, 3, 2, 5])
print(s) # ==> set([1, 2, 3, 4, 5])

需要注意的是，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。
另外，set不能包含重复的元素，我们传入重复的元素看看会发生什么。

s = set([1, 4, 3, 2, 5, 4, 2, 3, 1])
print(s) # ==> set([1, 2, 3, 4, 5])

可以看到，在传入set()的list中，包含了重复的元素，但是打印的时候，相同的元素只保留了一个，重复的元素都被去掉了，这是set的一个重要特点。

Python读取set元素

由于set里面的元素是没有顺序的，因此我们不能像list那样通过索引来访问。访问set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中，这个时候我们可以使用in来判断某个元素是否在set中。
比如，存储了班里同学名字的set。

names = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
name_set = set(names)

请问'Alice'是班里面的同学吗？

'Alice' in name_set # ==> True

请问'Bobby'是班里面的同学吗？

'Bobby' in name_set # ==>False

请问'bob'是班里面的同学吗？

'bob' in name_set # ==> False

这个时候是否输出了不符合预期的结果？'Bob'是在name_set里面的，为什么输出了False呢？这是因为set元素是区分大小写的，必须大小写完全匹配，才能判断该元素在set里面。

　

Python添加set元素

我们通过set()传入list的方法创建了set，如果set在使用过程中需要往里面添加元素，这个时候应该怎么添加呢？
set提供了add()方法，我们可以使用add()方法，往set里面添加元素。
比如，班里面来了新的同学，名字叫Gina。

names = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
name_set = set(names)
name_set.add('Gina')
print(name_set) # ==> set(['Gina', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Ellena', 'Bob'])

可以看到，'Gina'已经添加到name_set里面去了。对于set，如果添加一个已经存在的元素，不会报错，也不会改变什么。

names = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
name_set = set(names)
name_set.add('Alice')
print(name_set) # ==> set(['Bob', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David'])

有些时候需要批量往set里面添加元素，如果一个一个add是比较麻烦的，有没有批量往set里面添加元素的方法呢？
set提供了update()方法，可以一次性给set添加多个元素。
比如，新来了一批同学，名字分别是['Hally',  'Isen',  'Jenny',  'Karl']，则可以使用update()方法，批量往set中添加。

names = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
new_names = ['Hally', 'Isen', 'Jenny', 'Karl']
name_set = set(names)
name_set.update(new_names) # ==> set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
print(name_set)

　

Python删除set元素

和list、dict一样，有时候我们也需要考虑删除set的元素。
set提供了remove()方法允许我们删除set中的元素。

name_set = set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.remove('Jenny')
print(name_set) # ==> set(['Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])

需要注意的是，如果remove的元素不在set里面的话，那么将会引发错误。

name_set = set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.remove('Jenny')
print(name_set) # ==> set(['Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.remove('Jenny') # ==> 重复remove 'Jenny'
# 引起错误
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Jenny'

因此，使用remove()方法，我们需要格外小心，需要提前判断要remove()的元素是否在set里面，确保存在后，再进行remove。

　

Python 操作set的其他方法

不会报错的删除方法discard()

除了使用remove()方法删除元素以外，还可以使用discard()方法删除元素，并且，和remove()不同的是，当元素不存在时，使用discard()并不会引发错误，所以使用discard()是更加高效的一个方法。

name_set = set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.discard('Jenny')
print(name_set) # ==> set(['Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.discard('Jenny')
print(name_set) # ==> set(['Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl']

　　

清除所有元素的方法clear()

和dict一样，set也提供了clear()方法，可以快速清除set中的所有元素。

name_set = set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
print(name_set) # ==> set(['Jenny', 'Ellena', 'Alice', 'Candy', 'David', 'Hally', 'Bob', 'Isen', 'Karl'])
name_set.clear()
print(name_set) # ==> set([])

　　

集合的子集和超集

set提供方法判断两个set之间的关系，比如两个集合set，判断其中一个set是否为另外一个set的子集或者超集。

s1 = set([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# 判断s1是否为s2的子集
s1.issubset(s2) # ==> True
# 判断s2是否为s1的超集
s2.issuperset(s1) # ==> True

　　

判断集合是否重合

有时候需要判断两个集合是否有重合的地方，如果使用传统的方法，需要使用for循环一个一个的去判断，非常麻烦，set提供isdisjoint()方法，可以快速判断两个集合是否有重合，如果有重合，返回False，否则返回True。

s1 = set([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
s1.isdisjoint(s2) # ==> False，因为有重复元素1、2、3、4、5

　　

原文：https://www.imooc.com/learn/1261