From 91c3c01bea5f2aabe6b5cabe84ebe1430be38891 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "Xingyu.Wang" Date: Sun, 29 Jul 2018 23:45:58 +0800 Subject: [PATCH] PRF:20180710 Python Sets What Why and How.md MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit @MjSeven 翻译的很好 --- .../20180710 Python Sets What Why and How.md | 92 +++++++------------ 1 file changed, 33 insertions(+), 59 deletions(-) diff --git a/translated/tech/20180710 Python Sets What Why and How.md b/translated/tech/20180710 Python Sets What Why and How.md index bb9f0d30cf..26100e251b 100644 --- a/translated/tech/20180710 Python Sets What Why and How.md +++ b/translated/tech/20180710 Python Sets What Why and How.md @@ -1,15 +1,13 @@ Python 集合是什么，为什么应该使用以及如何使用？ ===== -[wilfredinni][5] 在 07/10/2018 发表 - ![Python Sets: What, Why and How](https://raw.githubusercontent.com/wilfredinni/pysheetComments/master/2018-july/python_sets/sets.png) -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。 +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。 根据 Python 3 文档： -> 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*。 +> 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*。 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。 @@ -25,7 +23,6 @@ Python 配备了几种内置数据类型来帮我们组织数据。这些结构 {1, 2, 3} >>> type(s1) - ``` 使用 `{}`： @@ -38,7 +35,6 @@ Python 配备了几种内置数据类型来帮我们组织数据。这些结构 >>> type(s2) >>> - ``` 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？ @@ -47,34 +43,32 @@ Python 配备了几种内置数据类型来帮我们组织数据。这些结构 >>> s = {} >>> type(s) - ``` -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。 +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。=) -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。 +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 [可哈希的][6]hashable 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。 ``` >>> s = {1, 'coffee', [4, 'python']} Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: unhashable type: 'list' - ``` -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。 +既然你知道了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。 ### 为什么你需要使用它 -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。 +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、简洁的和可维护的，或者是 “[Python 式的][7]pythonic”。 根据 [Hitchhiker 对 Python 的建议][8]: -> 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。 +> 当一个经验丰富的 Python 开发人员（Python 人Pythonista）调用一些不够 “Python 式的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。 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。 -### 无序的集合元素 +#### 无序的集合元素 首先你需要明白的是：你无法使用索引访问集合中的元素。 @@ -84,8 +78,8 @@ TypeError: unhashable type: 'list' Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'set' object does not support indexing - ``` + 或者使用切片修改它们： ``` @@ -93,7 +87,6 @@ TypeError: 'set' object does not support indexing Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'set' object is not subscriptable - ``` 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。 @@ -101,16 +94,13 @@ TypeError: 'set' object is not subscriptable 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： * [时间复杂度][1] - * [set() 是如何实现的？][2] - * [Python 集合 vs 列表][3] - * [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] -### 没有重复项 +#### 没有重复项 -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： +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： ``` >>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4] @@ -121,7 +111,6 @@ TypeError: 'set' object is not subscriptable ... >>> no_duplicate_list [1, 2, 3, 4] - ``` 或者使用列表解析： @@ -133,7 +122,6 @@ TypeError: 'set' object is not subscriptable [None, None, None, None] >>> no_duplicate_list [1, 2, 3, 4] - ``` 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： @@ -144,10 +132,9 @@ TypeError: 'set' object is not subscriptable >>> no_duplicate_list [1, 2, 3, 4] >>> - ``` -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： +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： ``` >>> from timeit import timeit @@ -159,7 +146,6 @@ TypeError: 'set' object is not subscriptable >>> # 首先，让我们看看列表的执行情况： >>> print(timeit('no_duplicates([1, 2, 3, 1, 7])', globals=globals(), number=1000)) 0.0018683355819786227 - ``` ``` @@ -168,25 +154,27 @@ TypeError: 'set' object is not subscriptable >>> print(timeit('list(set([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]))', number=1000)) 0.0010220493243764395 >>> # 快速而且干净 =) - ``` 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。 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。 -[Python 之禅][9]: -（to 校正者：建议英文保留） -> Beautiful is better than ugly. 优美胜于丑陋。 -> Explicit is better than implicit.明了胜于晦涩。 -> Simple is better than complex.简洁胜于复杂。 -> Flat is better than nested. 扁平胜于嵌套。 +[Python 之禅][9]： -集合不正是这样美丽，明了，简单且扁平吗？ +> 优美胜于丑陋Beautiful is better than ugly. -### 成员测试 +> 明了胜于晦涩Explicit is better than implicit. -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： +> 简洁胜于复杂Simple is better than complex. + +> 扁平胜于嵌套Flat is better than nested. + +集合不正是这样美丽、明了、简单且扁平吗？ + +#### 成员测试 + +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： ``` my_list = [1, 2, 3] @@ -194,7 +182,6 @@ my_list = [1, 2, 3] ... print('Yes, this is a membership test!') ... Yes, this is a membership test! - ``` 在执行这些操作时，集合比列表更高效： @@ -210,7 +197,6 @@ Yes, this is a membership test! ... setup="from __main__ import in_test; iterable = list(range(1000))", ... number=1000) 12.459663048726043 - ``` ``` @@ -224,11 +210,9 @@ Yes, this is a membership test! ... setup="from __main__ import in_test; iterable = set(range(1000))", ... number=1000) .12354438152988223 - ->>> - ``` -注意：上面的测试来自于[这里][10] StackOverflow thread。 + +注意：上面的测试来自于[这个][10] StackOverflow 话题。 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。 @@ -236,7 +220,7 @@ Yes, this is a membership test! 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。 -### 添加元素 +#### 添加元素 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。 @@ -247,7 +231,6 @@ Yes, this is a membership test! >>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4} - ``` `update()` 适用于添加多个元素： @@ -257,12 +240,11 @@ Yes, this is a membership test! >>> s.update([2, 3, 4, 5, 6]) >>> s {1, 2, 3, 4, 5, 6} - ``` 请记住，集合会移除重复项。 -### 移除元素 +#### 移除元素 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： @@ -275,7 +257,6 @@ Yes, this is a membership test! Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 3 - ``` `discard()` 不会引起任何错误： @@ -287,7 +268,6 @@ KeyError: 3 {1, 2} >>> s.discard(3) >>> # 什么都不会发生 - ``` 我们也可以使用 `pop()` 来随机丢弃一个元素： @@ -298,7 +278,6 @@ KeyError: 3 1 >>> s {2, 3, 4, 5} - ``` 或者 `clear()` 方法来清空一个集合： @@ -308,10 +287,9 @@ KeyError: 3 >>> s.clear() # 清空集合 >>> s set() - ``` -### union() +#### union() `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： @@ -320,10 +298,9 @@ set() >>> s2 = {3, 4, 5} >>> s1.union(s2) # 或者 's1 | s2' {1, 2, 3, 4, 5} - ``` -### intersection() +#### intersection() `intersection` 或 `&` 将返回一个由集合共同元素组成的集合： @@ -333,10 +310,9 @@ set() >>> s3 = {3, 4, 5} >>> s1.intersection(s2, s3) # 或者 's1 & s2 & s3' {3} - ``` -### difference() +#### difference() 使用 `diference()` 或 `-` 创建一个新集合，其值在 “s1” 中但不在 “s2” 中： @@ -345,10 +321,9 @@ set() >>> s2 = {2, 3, 4} >>> s1.difference(s2) # 或者 's1 - s2' {1} - ``` -### symmetric_diference() +#### symmetric_diference() `symetric_difference` 或 `^` 将返回集合之间的不同元素。 @@ -357,7 +332,6 @@ set() >>> s2 = {2, 3, 4} >>> s1.symmetric_difference(s2) # 或者 's1 ^ s2' {1, 4} - ``` ### 结论 @@ -372,7 +346,7 @@ via: https://www.pythoncheatsheet.org/blog/python-sets-what-why-how 作者：[wilfredinni][a] 译者：[MjSeven](https://github.com/MjSeven) -校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID) +校对：[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出