🐍 Самоучитель по Python для начинающих. Часть 8: Методы работы со множествами

Множества работают быстрее, чем списки и кортежи, и значительно упрощают решение многих практических задач. Расскажем обо всех особенностях множеств и методах работы с ними, а в конце – порешаем задачки.

Тип данных set в Python поддерживает все операции, которые проводятся над множествами в математике:

• пересечение;
• объединение;
• дополнение;
• разность;
• симметрическую разность.

Множества set обладают рядом особенностей, которые значительно отличают их от других типов данных.

Особенности множеств в Python

1. В Python два вида множеств – обычное, изменяемое set и замороженное, неизменяемое frozenset. Замороженные множества нельзя изменить после создания, но все операции по объединению, пересечению и разности они поддерживают: результатом этих операций тоже будут frozenset.

2. Множество может включать в себя только неизменяемые типы данных – строки, числа, кортежи (в любой комбинации). Попытка добавить в множество список, словарь или изменяемое множество приведет к ошибке:

>>> a_set = {[2, 3], [4, 7]}
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

Неизменяемое множество frozenset, в отличие от set, может входить в изменяемое множество:

>>> set_a = {1, 2, 3}
>>> set_b = frozenset({4, 5, 6})
>>> set_c = {7, 8, 9, set_a}
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'set'
>>> set_c = {7, 8, 9, set_b}
>>> print(set_c)
{8, 9, frozenset({4, 5, 6}), 7}

3. Элементы во множествах хранятся в неупорядоченном виде, и к ним нельзя обратиться по индексу:

>>> set_a = set('123')
>>> print(set_a)
{'3', '2', '1'}
>>> print(set[1])
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
TypeError: 'type' object is not subscriptable

4. Поскольку элементы множества не имеют индексов, срезы при работе с set тоже использовать нельзя:

>>> set_a = {1, 3, 4, 5, 2, 9, 7}
>>> print(set_a[2:5])
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
TypeError: 'set' object is not subscriptable

5. Все элементы множества – уникальны, повторяющиеся данные в set игнорируются; это свойство множеств может пригодиться для решения практических задач:

>>> my_set = {2, 2, 2}
>>> print(my_set)
{2}

6. Множества не поддерживают конкатенацию и повторение:

>>> set_a = {1, 3, 5}
>>> set_b = {9, 4, 8}
>>> print(set_a + set_b)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'set' and 'set'
>>> print(set_a * 2)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'set' and 'int'

7. Множества занимают значительно больший объем памяти, нежели списки и кортежи. По этой причине лучше не использовать множества для решения задач с лимитом на объем памяти:

>>> from sys import getsizeof
>>> number = 100500
>>> my_list = list(range(number))
>>> my_tuple = tuple(range(number))
>>> my_set = set(range(number))
>>> my_list_size = getsizeof(my_list)
>>> my_tuple_size = getsizeof(my_tuple)
>>> my_set_size = getsizeof(my_set)
>>> print(f'Размер списка: {round(my_list_size / 1024 / 1024, 3)} Мб')
Размер списка: 0.431 Мб
>>> print(f'Размер кортежа: {round(my_tuple_size / 1024 / 1024, 3)} Мб')
Размер кортежа: 0.383 Мб
>>> print(f'Размер множества: {round(my_set_size / 1024 / 1024, 3)} Мб')
Размер множества: 2.0 Мб

8. Хотя множества занимают гораздо больший объем памяти, чем списки и кортежи, работают они гораздо быстрее. Этот код сравнивает время, затраченное на проведение операции над списком, кортежем и множеством с одинаковым количеством элементов:

from time import time
number = 15000
my_set = set(range(number))
my_list = list(range(number))
my_tuple = tuple(range(number))

t = time()
for i in range(number):
    if i in my_list:
        pass
print(f"Операция со списком: {time() - t} секунд")
my_list.clear()

t = time()
for i in range(number):
    if i in my_tuple:
        pass
print(f"Операция с кортежeм: {time() - t} секунд")

t = time()
for i in range(number):
    if i in my_set:
        pass
print(f"Операция со множеством: {time() - t} секунд")
my_set.clear()

Результат:

Операция со списком: 1.810847282409668 секунд
Операция с кортежeм: 1.6490623950958252 секунд
Операция со множеством: 0.0013110637664794922 секунд

Создание множеств в Python

Пустое множество можно создать только одним способом, с помощью set():

>>> my_set = set()
>>> print(type(my_set))
<class 'set'>

Попытка создать пустое множество с помощью фигурных скобок {} обречена на провал – вместо set будет создан словарь dict:

>>> my_set = {}
>>> print(type(my_set))
<class 'dict'>

Множество с данными можно создать несколькими способами.

Способ 1: Перечисление элементов

Для создания множества нужные элементы перечисляют через запятую в фигурных скобках:

>>> set_a = {3, 7, 9, 0, 2, 1}
>>> set_b = {'а', 'б', 'в', 'г'}
>>> set_c = {'Мастер и Маргарита', 450, 1250, 'переплет'}
>>> set_d = {2, 4, 5, (2, 9, 0)}

Способ 2: Преобразование других типов данных

Множество можно создать на основе символов либо слов строки:

>>> print(set('абырвалг'))
{'р', 'в', 'л', 'г', 'б', 'а', 'ы'}
>>> print(set('Множества в Python'.split()))
{'Множества', 'в', 'Python'}

Множество из списка:

>>> print(set([3, 6, 4, 5, 5]))
{3, 4, 5, 6}

Множество на основе кортежа:

>>> print(set(('красный', 'синий', 'зеленый')))
{'зеленый', 'красный', 'синий'}

При создании множества из dict от словаря останутся только ключи:

>>> print(set({'артикул': 'А123', 'цвет': 'черный'}))
{'артикул', 'цвет'}

В отличие от символов строк, число нельзя автоматически разбить на отдельные цифры и преобразовать во множество напрямую:

>>> print(set(123))
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not iterable

Но с применением str преобразование проходит без ошибок:

>>> print(set(str(1812)))
{'8', '2', '1'}

Способ 3: Генераторы множеств

Как и в случае со списками и словарями, для создания множеств удобно использовать генераторы:

>>> print({i ** 2 for i in range(15)})
{0, 1, 64, 121, 4, 36, 100, 196, 9, 169, 16, 49, 81, 144, 25}

В генераторах можно использовать любые условия:

>>> print({int(i) for i in '3в2о7ыр3р74ртрчфрежр4рфф23468795323' if i.isdigit() and int(i) < 7})
{2, 3, 4, 5, 6}

В генератор можно включить любые дополнительные функции, например, ввод input() и функцию ord() для возвращения числового кода символа из таблицы Unicode:

>>> print({ord(i) for i in input() if i.isalpha()})
ewr73694yrhf897349ugg05fhshcvnaWQXXldoaxsd
{81, 87, 88, 97, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 108, 110, 111, 114, 115, 117, 118, 119, 120, 121}

Помимо условия if, в генератор можно добавить обработку else:

>>> set_a = {i ** 2 if i % 2 == 0 else i ** 3 for i in (map(int, input().split()))}
2 5 12 13 4 56 71 33 9 10
>>> print(set_a)
{3136, 35937, 4, 100, 144, 16, 2197, 357911, 729, 125}

Стандартные методы множеств в Python

Множества поддерживают ряд стандартных методов, общих для большинства коллекций Python, и имеют несколько собственных, уникальных для типа set. Начнем с общих методов.

Длина, сумма, min и max элементы

Эти методы работают со множествами точно так же, как и со списками и кортежами:

>>> set_a = {2, 4, 5, 6, 1, 9, 7, 12}
>>> print(f'Количество элементов: {len(set_a)}, сумма элементов: {sum(set_a)}')
Количество элементов: 8, сумма элементов: 46
>>> print(f'Минимальный элемент: {min(set_a)}, максимальный элемент: {max(set_a)}')
Минимальный элемент: 1, максимальный элемент: 12

Принадлежность элемента множеству

>>> my_set = {'математика', 'физика', 'химия'}
>>> print('математика' in my_set)
True
>>> print('биология' not in my_set)
True

Сортировка

Как и в случае с кортежами, результатом сортировки множества будет список:

>>> numbers = {25, 15, 7, 8, 19, 34, 52, 0, 12, 59, 91, 4}
>>> print(sorted(numbers))
[0, 4, 7, 8, 12, 15, 19, 25, 34, 52, 59, 91]
>>> print(sorted(numbers, reverse=True))
[91, 59, 52, 34, 25, 19, 15, 12, 8, 7, 4, 0]

Сравнение множеств

Множества можно сравнивать с помощью операторов == и !=:

>>> set_a = {5, 1, 4, 8, 6, 9}
>>> set_b = {6, 2, 5, 9, 7, 10}
>>> print(set_b != set_a)
True

Другие операторы сравнения, например > и <, дают неожиданный на первый взгляд результат:

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

Это связано с тем, что при сравнении множеств Python определяет, является ли одно из них под- или надмножеством другого (подробнее об этом – ниже):

>>> set_a = {1, 2, 3}
>>> set_b = {1, 2, 3, 4}
>>> print(set_b > set_a)
True

Добавление элемента

Метод add() добавляет во множество новый элемент:

>>> letters = {'а', 'б', 'в'}
>>> letters.add('г')
>>> print(letters)
{'г', 'в', 'а', 'б'}

Несколько элементов можно добавить с помощью цикла for (мы рассмотрим его в следующей статье) или с помощью генератора:

>>> set_a = set()
>>> gen = {set_a.add(i) for i in range(12)}
>>> print(set_a)
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11}

Удаление элемента

Для удаления элемента нужно воспользоваться одним из поддерживаемых методов:

1. remove() – возвращает сообщение об ошибке, если элемент не будет найден:

>>> my_set = {1, 2, 3}
>>> my_set.remove(2)
>>> print(my_set)
{1, 3}

2. discard() – безопасный метод, не приводит к ошибке в случае отсутствия элемента:

>>> my_set = {'красный', 'черный', 'синий'}
>>> my_set.discard('синий')
>>> print(my_set)
{'красный', 'черный'}
>>> my_set.discard('розовый')
>>> 

3. pop() – в отличие от аналогичного списочного метода, удаляет случайный элемент и возвращает его значение:

>>> my_set = {2, 4, 6, 1, 12}
>>> print(my_set.pop())
1

4. Метод clear() удаляет все элементы множества сразу – так можно освободить оперативную память после завершения операции с объемным set:

>>> my_set = {6, 2, 9, 0}
>>> my_set.clear()
>>> print(my_set)
set()

Отлично! Вы освоили основы работы с множествами.

Вы знаете их уникальные свойства, умеете их создавать и выполнять все стандартные операции: добавлять, удалять и сортировать элементы.

Но вся мощь множеств раскрывается, когда вы начинаете работать с несколькими наборами данных одновременно. Для этого в Python встроены сверхбыстрые математические операции. В полной версии урока вы освоите специальные методы множеств и научитесь:

• В одну строку находить общие элементы (пересечение), объединять коллекции и находить уникальные различия между ними.
• Мгновенно проверять, входит ли один набор данных в другой с помощью методов issubset и issuperset.
• Применять эти мощные инструменты для решения 10 практических задач по анализу данных, поиску дубликатов и сравнениям.