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Python 集合是什么，为什么应该使用以及如何使用？
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[wilfredinni][5] 在 07/10/2018 发表
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Python 配备了几种内置数据类型来帮我们组织数据。这些结构包括列表，字典，元组和集合。
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根据 Python 3 文档：
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> 集合是一个*无序*集合，没有*重复元素*。基本用途包括*成员测试*和*消除重复的条目*。集合对象还支持数学运算，如*并集*，*交集*，*差集*和*对等差分*。
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在本文中，我们将回顾并查看上述定义中列出的每个要素的示例。让我们马上开始，看看如何创建它。
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### 初始化一个集合
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有两种方法可以创建一个集合：一个是给内置函数 `set()` 提供一个元素列表，另一个是使用花括号 `{}`。
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使用内置函数 `set()` 来初始化一个集合：
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>>> s1 = set([1, 2, 3])
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>>> s1
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{1, 2, 3}
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>>> type(s1)
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<class 'set'>
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```
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使用 `{}`：
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```
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>>> s2 = {3, 4, 5}
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>>> s2
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{3, 4, 5}
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>>> type(s2)
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<class 'set'>
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>>>
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```
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如你所见，这两种方法都是有效的。但问题是，如果我们想要一个空的集合呢？
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```
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>>> s = {}
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>>> type(s)
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<class 'dict'>
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没错，如果我们使用空花括号，我们将得到一个字典而不是一个集合。
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值得一提的是，为了简单起见，本文中提供的所有示例都将使用整数集合，但集合可以包含 Python 支持的所有 [hashable（可哈希）][6] 数据类型。换句话说，即整数，字符串和元组，而不是*列表*或*字典*这样的可变类型。
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```
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>>> s = {1, 'coffee', [4, 'python']}
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Traceback (most recent call last):
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File "<stdin>", line 1, in <module>
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TypeError: unhashable type: 'list'
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```
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既然你知道如何创建一个集合以及它可以包含哪些类型的元素，那么让我们继续看看*为什么*我们总是应该把它放在我们的工具箱中。
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### 为什么你需要使用它
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写代码时，你可以用不止一种方法来完成它。有些被认为是相当糟糕的，另一些则是清晰的，简介的和可维护的，或者是 "[_pythonic_][7]" 的。
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根据 [Hitchhiker 对 Python 的建议][8]:
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> 当一个经验丰富的 Python 开发人员（Pythonista）调用一些不够 “Pythonic” 的代码时，他们通常认为着这些代码不遵循通用指南，并且无法被认为是以一种好的方式（可读性）来表达意图。
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让我们开始探索 Python 集合那些不仅可以帮助我们提高可读性，还可以加快程序执行时间的方式。
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### 无序的集合元素
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首先你需要明白的是：你无法使用索引访问集合中的元素。
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```
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>>> s = {1, 2, 3}
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>>> s[0]
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Traceback (most recent call last):
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File "<stdin>", line 1, in <module>
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TypeError: 'set' object does not support indexing
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```
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或者使用切片修改它们：
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```
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>>> s[0:2]
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Traceback (most recent call last):
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File "<stdin>", line 1, in <module>
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TypeError: 'set' object is not subscriptable
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```
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但是，如果我们需要删除重复项，或者进行组合列表（与）之类的数学运算，那么我们可以，并且*应该*始终使用集合。
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我不得不提一下，在迭代时，集合的表现优于列表。所以，如果你需要它，那就加深对它的喜爱吧。为什么？好吧，这篇文章并不打算解释集合的内部工作原理，但是如果你感兴趣的话，这里有几个链接，你可以阅读它：
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* [时间复杂度][1]
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* [set() 是如何实现的？][2]
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* [Python 集合 vs 列表][3]
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* [在列表中使用集合是否有任何优势或劣势，以确保独一无二的列表条目？][4]
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### 没有重复项
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写这篇文章的时候，我总是不停地思考，我经常使用 *for* 循环和 *if* 语句检查并删除列表中的重复元素。记得那时我的脸红了，而且不止一次，我写了类似这样的代码：
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```
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>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
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>>> no_duplicate_list = []
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>>> for item in my_list:
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... if item not in no_duplicate_list:
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... no_duplicate_list.append(item)
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...
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>>> no_duplicate_list
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[1, 2, 3, 4]
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```
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或者使用列表解析：
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```
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>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
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>>> no_duplicate_list = []
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>>> [no_duplicate_list.append(item) for item in my_list if item not in no_duplicate_list]
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[None, None, None, None]
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>>> no_duplicate_list
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[1, 2, 3, 4]
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```
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但没关系，因为我们现在有了武器装备，没有什么比这更重要的了：
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```
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>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
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>>> no_duplicate_list = list(set(my_list))
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>>> no_duplicate_list
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[1, 2, 3, 4]
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>>>
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```
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现在让我们使用 *timeit* 模块，查看列表和集合在删除重复项时的执行时间：
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```
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>>> from timeit import timeit
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>>> def no_duplicates(list):
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... no_duplicate_list = []
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... [no_duplicate_list.append(item) for item in list if item not in no_duplicate_list]
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... return no_duplicate_list
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...
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>>> # 首先，让我们看看列表的执行情况：
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>>> print(timeit('no_duplicates([1, 2, 3, 1, 7])', globals=globals(), number=1000))
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0.0018683355819786227
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```
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```
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>>> from timeit import timeit
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>>> # 使用集合:
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>>> print(timeit('list(set([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]))', number=1000))
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0.0010220493243764395
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>>> # 快速而且干净 =)
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使用集合而不是列表推导不仅让我们编写*更少的代码*，而且还能让我们获得*更具可读性*和*高性能*的代码。
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注意：请记住集合是无序的，因此无法保证在将它们转换回列表时，元素的顺序不变。
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[Python 之禅][9]:
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（to 校正者：建议英文保留）
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> Beautiful is better than ugly. 优美胜于丑陋。
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> Explicit is better than implicit.明了胜于晦涩。
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> Simple is better than complex.简洁胜于复杂。
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> Flat is better than nested. 扁平胜于嵌套。
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集合不正是这样美丽，明了，简单且扁平吗？
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### 成员测试
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每次我们使用 *if* 语句来检查一个元素，例如，它是否在列表中时，意味着你正在进行成员测试：
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```
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my_list = [1, 2, 3]
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>>> if 2 in my_list:
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... print('Yes, this is a membership test!')
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...
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Yes, this is a membership test!
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```
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在执行这些操作时，集合比列表更高效：
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```
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>>> from timeit import timeit
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>>> def in_test(iterable):
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... for i in range(1000):
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... if i in iterable:
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... pass
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...
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>>> timeit('in_test(iterable)',
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... setup="from __main__ import in_test; iterable = list(range(1000))",
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... number=1000)
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12.459663048726043
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```
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```
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>>> from timeit import timeit
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|
>>> def in_test(iterable):
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|
... for i in range(1000):
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... if i in iterable:
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|||
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|
... pass
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|
...
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>>> timeit('in_test(iterable)',
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... setup="from __main__ import in_test; iterable = set(range(1000))",
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... number=1000)
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.12354438152988223
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>>>
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```
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注意：上面的测试来自于[这里][10] StackOverflow thread。
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因此，如果你在巨大的列表中进行这样的比较，尝试将该列表转换为集合，它应该可以加快你的速度。
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### 如何使用
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现在你已经了解了集合是什么以及为什么你应该使用它，现在让我们快速浏览一下，看看我们如何修改和操作它。
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### 添加元素
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根据要添加的元素数量，我们要在 `add()` 和 `update()` 方法之间进行选择。
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`add()` 适用于添加单个元素：
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>>> s = {1, 2, 3}
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>>> s.add(4)
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>>> s
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{1, 2, 3, 4}
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```
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`update()` 适用于添加多个元素：
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```
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>>> s = {1, 2, 3}
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>>> s.update([2, 3, 4, 5, 6])
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>>> s
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{1, 2, 3, 4, 5, 6}
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```
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请记住，集合会移除重复项。
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### 移除元素
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如果你希望在代码中尝试删除不在集合中的元素时收到警报，请使用 `remove()`。否则，`discard()` 提供了一个很好的选择：
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```
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>>> s = {1, 2, 3}
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>>> s.remove(3)
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>>> s
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{1, 2}
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>>> s.remove(3)
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Traceback (most recent call last):
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File "<stdin>", line 1, in <module>
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KeyError: 3
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```
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`discard()` 不会引起任何错误：
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```
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>>> s = {1, 2, 3}
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>>> s.discard(3)
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>>> s
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{1, 2}
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>>> s.discard(3)
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>>> # 什么都不会发生
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我们也可以使用 `pop()` 来随机丢弃一个元素：
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```
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>>> s = {1, 2, 3, 4, 5}
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>>> s.pop() # 删除一个任意的元素
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1
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>>> s
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{2, 3, 4, 5}
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```
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或者 `clear()` 方法来清空一个集合：
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```
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>>> s = {1, 2, 3, 4, 5}
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>>> s.clear() # 清空集合
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>>> s
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set()
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### union()
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`union()` 或者 `|` 将创建一个新集合，其中包含我们提供集合中的所有元素：
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```
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>>> s1 = {1, 2, 3}
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>>> s2 = {3, 4, 5}
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>>> s1.union(s2) # 或者 's1 | s2'
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{1, 2, 3, 4, 5}
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```
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### intersection()
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`intersection` 或 `&` 将返回一个由集合共同元素组成的集合：
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```
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>>> s1 = {1, 2, 3}
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>>> s2 = {2, 3, 4}
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>>> s3 = {3, 4, 5}
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|
>>> s1.intersection(s2, s3) # 或者 's1 & s2 & s3'
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|
{3}
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```
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### difference()
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使用 `diference()` 或 `-` 创建一个新集合，其值在 “s1” 中但不在 “s2” 中：
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```
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>>> s1 = {1, 2, 3}
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>>> s2 = {2, 3, 4}
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>>> s1.difference(s2) # 或者 's1 - s2'
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{1}
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```
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### symmetric_diference()
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`symetric_difference` 或 `^` 将返回集合之间的不同元素。
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```
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>>> s1 = {1, 2, 3}
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>>> s2 = {2, 3, 4}
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>>> s1.symmetric_difference(s2) # 或者 's1 ^ s2'
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|
{1, 4}
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|
```
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|
### 结论
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我希望在阅读本文之后，你会知道集合是什么，如何操纵它的元素以及它可以执行的操作。知道何时使用集合无疑会帮助你编写更清晰的代码并加速你的程序。
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如果你有任何疑问，请发表评论，我很乐意尝试回答。另外，不要忘记，如果你已经理解了集合，它们在 [Python Cheatsheet][12] 中有自己的[一席之地][11]，在那里你可以快速参考并重新认知你已经知道的内容。
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via: https://www.pythoncheatsheet.org/blog/python-sets-what-why-how
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作者：[wilfredinni][a]
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译者：[MjSeven](https://github.com/MjSeven)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]:https://www.pythoncheatsheet.org/author/wilfredinni
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[1]:https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
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[2]:https://stackoverflow.com/questions/3949310/how-is-set-implemented
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[3]:https://stackoverflow.com/questions/2831212/python-sets-vs-lists
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[4]:https://mail.python.org/pipermail/python-list/2011-June/606738.html
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[5]:https://www.pythoncheatsheet.org/author/wilfredinni
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[6]:https://docs.python.org/3/glossary.html#term-hashable
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[7]:http://docs.python-guide.org/en/latest/writing/style/
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[8]:http://docs.python-guide.org/en/latest/
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[9]:https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/
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[10]:https://stackoverflow.com/questions/2831212/python-sets-vs-lists
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[11]:https://www.pythoncheatsheet.org/#sets
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[12]:https://www.pythoncheatsheet.org/
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