Python frozenset что это
set и frozenset() в Python
Автор: Кольцов Д · Опубликовано 17.11.2020 · Обновлено 17.11.2020
Встроенная функция set() создает набор в Python.
set() принимает единственный необязательный параметр:
Пример: Создание наборов из строки, кортежа, списка и диапазона
Примечание. Мы не можем создавать пустые наборы, используя синтаксис <>, поскольку он создает пустой словарь. Чтобы создать пустой набор, мы используем set().
Пример 2: Создание наборов из другого набора, словаря и frozenset набора
Пример 3: Создание set() для настраиваемого итерируемого объекта
Функция frozenset() возвращает неизменяемый объект frozenset, инициализированный элементами из данного итеративного объекта.
frozenset набор — это просто неизменная версия объекта набора Python. Хотя элементы набора можно изменить в любое время, элементы замороженного набора остаются неизменными после создания.
Благодаря этому такие наборы можно использовать как ключи в Словаре или как элементы другого набора. Но, как и набор, он не упорядочен (элементы могут быть установлены по любому индексу).
Функция frozenset() принимает единственный параметр:
Функция возвращает неизменяемый Frozenset, инициализированный элементами из заданного итеративного объекта.
Если параметры не переданы, возвращается пустой Frozenset.
Пример 1
Пример 2: frozenset() для словаря
Когда вы используете словарь как итерацию для замороженного набора, для создания набора нужны только ключи словаря.
Операции
Как и обычные наборы, frozenset может также выполнять различные операции, такие как копирование, различие, пересечение, симметричное_различие и объединение.
Точно так же доступны другие методы набора, такие как isdisjoint, issubset и Issueperset.
Как использовать объекты Frozenset в Python?
В этой статье будет рассмотрено руководство по использованию функции «frozenset» в Python, которая возвращает новый объект Python типа frozenset. Эти объекты похожи на объекты набора, доступные в Python, с некоторыми ключевыми отличиями. Все примеры кода в этой статье протестированы с Python 3.9.5 в Ubuntu 21.04.
О Frozensets
Функция frozenset принимает один аргумент объекта Python итеративного типа и возвращает новый объект Python типа frozenset. Объект типа frozenset — это хешируемый и неизменяемый объект Python, элементы которого заморожены или неизменны на протяжении всего времени их существования. В отличие от объекта Python типа набора, элементы которого могут быть изменены в любое время, все элементы в замороженном наборе остаются постоянными. Использование фрозенсетов можно лучше понять на примерах. Некоторые из них описаны ниже.
Создание нового объекта Frozenset
Чтобы получить новый объект типа frozenset, просто укажите любой итеративный тип в качестве необязательного аргумента функции frozenset. Вот пример кода:
fset = frozenset ( l )
Первый оператор в коде определяет новый список, который называется просто «l». Затем создается новый объект frozenset путем вызова функции frozenset и передачи списка в качестве аргумента. После выполнения приведенного выше примера кода вы должны получить следующий результат:
Как видно из выходных данных, fset является объектом типа frozenset и использует синтаксис фигурных скобок, используемый наборами также в Python. Frozensets содержат только уникальные элементы, поскольку дублирование недопустимо, что опять же очень похоже на объекты типа набора Python. Каждый объект типа frozenset является набором Python, но наоборот, неверно, поскольку элементы набора можно изменить, вызвав некоторые методы. Обратите внимание, что вы можете создать пустой фризенсет, вызвав функцию фризенсета без каких-либо аргументов.
Вы не можете изменить созданный Frozenset
Как указывалось ранее, объект типа Frozenset имеет элементы, которые не меняются в течение своего срока службы. Хотя вы можете использовать методы, доступные для наборов Python с объектами типа frozenset, выдается ошибка, если вы пытаетесь использовать метод, изменяющий сам исходный объект frozenset. Вот пример:
fset = frozenset ( l )
В приведенном выше примере кода есть два оператора, в которых вызывается метод » remove » для объектов типа набора. Когда элемент успешно удален из » new_set «, при вызове метода remove для » fset » выдается ошибка. После выполнения приведенного выше примера кода вы должны получить следующий результат:
Traceback ( most recent call last ) :
AttributeError : ‘frozenset’ object has no attribute ‘remove’
Другие подобные методы, такие как add, pop, clear, discard и т. Д., Не будут работать с forzensets.
Методы, которые работают с Frozensets
Все методы набора Python, которые не изменяют элементы набора, работают с объектами типа frozenset. Таким образом, вы можете сравнить два набора Frozense на предмет равенства или неравенства, выполнить итерацию / цикл по ним, получить общие или уникальные элементы между двумя наборами Frozense и т. Д. Ниже приведен пример, показывающий некоторые методы, которые работают с Frozensets.
print ( fset1. intersection ( fset2 ) )
print ( fset1. union ( fset2 ) )
print ( fset1. difference ( fset2 ) )
Код не требует пояснений. Были вызваны некоторые методы, не меняющие значений исходных фрозенсетов. Эти методы в основном использовались для сравнения элементов двух разных фрезеров. После выполнения приведенного выше примера кода вы должны получить следующий результат:
Множества в Python (set, frozenset)
Множество — интуитивно понятный математический термин, который часто используется в обыденной речи и означает набор или совокупность неких элементов, что обладают каким-то общим свойством.
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
Пример set-ов в Python:
# множество натуральных чисел от 1 до 10 natural_num_set = <1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10># множество персонажей Братства Кольца the_fellowship_of_the_ring_set = <'Гэндальф', 'Арагорн', 'Фродо', 'Сэм', 'Боромир', 'Леголас', 'Гимли', 'Мерри', 'Пиппин'># множество приближений math.sqrt(2) sqrt_approximation_set = <1.4142135623, 1.414213562, 1.41421356, 1.4142135, 1.414213># множество результатов какого-то голосования vote_result_set =
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.
pangram_second = set(‘съешь же ещё этих мягких французских булок, да выпей чаю’) print(pangram_ second) # попить чаю с функцией set(), к сожалению, не выйдет >
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’
# словарь будет преобразован во множество его ключей, значения отбрасываются some_dict = <'key_one': 'val_one', 'key_two': 'val_two'>some_set = set(some_dict) print(some_set) > <'key_one', 'key_two'># элементы списка преобразуются в элементы множества, дубликаты удаляются card_suit = [‘heart’, ‘diamond’, ‘club’, ‘spade’, ‘spade’] suit_set = set(card_suit) print(suit_set) >
Однако в списках не должно быть вложенных изменяемых элементов.
tricky_list = [<'jocker': 'black'>, <'jocker': 'red'>] 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
Чтобы получить аналогичный результат, необходимо передать итерируемый объект (список, строку или кортеж) в качестве аргумента:
# объявим список L L = [‘1’, ‘2’, ‘3’] # и предоставим его в set() S_2 = set(L) print(S_2) # так как set — коллекция неупорядоченная, то результат вывода может отличаться > <'1', '2', '3'>print(type(S_2)) >
👉 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.
# количество элементов множества print(len(maybe_empty_set)) > 1
Вполне естественно, что пустое множество, при приведении его к логическому типу, тождественно ложно:
true_or_false = set() print(bool(true_or_false)) > False
Пересечение
Добавление элемента
stats = <1.65, 2.33, 5.0>stats.add(14.7) print(stats) >
Если среди исходных объектов, составляющих set, «x» уже был, то ничего не произойдёт, и начальное множество не изменится.
big_cats = <'tiger', 'liger', 'lion', 'cheetah', 'leopard', 'cougar'>big_cats.add(‘cheetah’) # это жестоко, но второго гепарда не появится print(big_cats) >
Удаление и очистка
Очистить и свести уже существующий сет к пустому не составит никаких проблем благодаря методу сlear() :
set_with_elements = <'i am element', 'me too'>print(set_with_elements) > <'i am element', 'me too'>set_with_elements.clear() print(set_with_elements) > set()
Для удаления одного единственного компонента из набора в Питоне определены аж три способа.
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) >
Удаляет и возвращает случайный элемент множества:
Перебор элементов
Множество, как и любую другую коллекцию, итерируем циклом for :
iterate_me = <1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5>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 = <'Tomato', 'Currant', 'Sea buckthorn', 'Grape', 'Barberry'>print(‘Tomato’ in berry_club) > True print(‘Strawberry’ in berry_club) > False
Сортировка множеств
Длина множества
Операции на множествах
Самое важное в этой теме. Математические теоретико-множественные операции, что не доступны никаким другим коллекциям языка. Поехали.
Объединение
Объединением двух множеств «X» и «Y» является такое третье множество «Z», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «X», либо «Y».
lang_X = <'C++', 'Perl', 'PHP'>lang_Y = <'Java', 'C#', 'PHP', 'Python'>lang_Z = lang_X.union(lang_Y) # или так lang_Z = lang_X | lang_Y print(lang_Z) >
Пересечение
Пересечением двух множеств «A» и «B» является такое третье множество «C», каждый элемент которого принадлежит и множеству «A», и множеству «B».
bats_enemies = <'Darkside', 'Jocker', 'Bane'>sups_enemies = <'General Zod', 'Darkside', 'Lobo'>JL_enemies = bats_enemies.intersection(sups_enemies) # или так JL_enemies = bats_enemies & sups_enemies print(JL_enemies) >
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.
f_set = <11, 'a', 18, 'v', 65, 'g'>s_set = <11, 'z', 32, 'v', 0, 'g'>t_set = f_set.symmetric_difference(s_set) # или так t_set = f_set ^ s_set print(t_set) >
Помимо теоретико-множественных операций, в питоне существуют и сугубо утилитарные производные методы.
isdisjoint()
Метод определяет, есть ли у двух set-ов общие элементы:
it = <'green', 'white', 'red'>ru = <'white', 'blue', 'red'>ukr = <'blue', 'yellow'># вернет False, если множества пересекаются print(ukr.isdisjoint(it)) > True # и True, в противном случае print(ru.isdisjoint(it)) > False
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»):
solar_system = <'Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus', 'Neptune'>first_three_planets = <'Mercury', 'Venus', 'Earth'>poor_small_guy = <'Pluto'>emptyness = set() print(first_three_planets.issubset(solar_system)) # или так first_three_planets True print(poor_small_guy.issubset(solar_system)) # poor_small_guy False # как и в математике, пустое множество есть подмножество любого множества print(emptyness.issubset(solar_system)) # emptyness True # также любое множество является подмножеством самого себя print(poor_small_guy.issubset(poor_small_guy)) # poor_small_guy True
print(poor_small_guy.issubset(poor_small_guy)) # poor_small_guy False
issuperset()
Показывает, является ли «F» надмножеством «G»:
print(solar_system.issuperset(first_three_planets)) # solar_system >= first_three_planets > True print(poor_small_guy.issuperset(solar_system)) # poor_small_guy >= solar_system > False # в сердечке Плутона лишь пустота… print(poor_small_guy.issuperset(emptyness)) # poor_small_guy >= emptyness > True
print(poor_small_guy > poor_small_guy) > False
И для него в языке Python тоже не существует соответствующего метода.
update()
Изменяет исходное множество по объединению:
dogs_in_first_harness = <'Lessie', 'Bork', 'Spark'>dogs_in_second_harness = <'Lucky'>dogs_in_second_harness.update(dogs_in_first_harness) # или так dogs_in_second_harness |= dogs_in_first_harness print(dogs_in_second_harness) >
intersection_update()
difference_update()
symmetric_difference_update()
И, наконец, по симметрической разности:
his_bag = <'croissant', 'tea', 'cookies'>her_bag = <'tea', 'cookies', 'chocolate', 'waffles'>her_bag.symmetric_difference_update(his_bag) print(her_bag) # или так her_bag ^= his_bag >
Свойства методов и операторов
list_of_years = [2019, 2018, 2017] set_of_years = <2009, 2010, 2011>print(set_of_years.union(list_of_years)) > <2017, 2018, 2019, 2009, 2010, 2011>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.
tc1 = <10.1, 20.2, 30.3, 40.4, 50.5>tc2 = <10.1, 20.2, 30.3, 40.4, 500>tc3 = <1, 50.1, 1000>print(tc1 ^ tc2 ^ tc3) # вы же помните про порядок операций (слева-направо)? > <1, 1000, 50.1, 50.5, 500>print(tc1.symmetric_difference(tc2, tc3)) > Traceback (most recent call last): print(tc1.symmetric_difference(tc2, tc3)) TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)
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 =
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
BestProg
Содержание
Поиск на других ресурсах:
Класс set используется для создания и обработки изменяемых (mutable) множеств. Класс frozenset предназначен для создания неизменяемых (immutable) или хешированных (hashable) множеств.
Все функции можно разбить на следующие категории:
Функция len() возвращает количество элементов в множестве (мощность множества). Общая форма описания функции
Пример.
Пример.
Функция union() используется для объединения множеств. Общая форма вызова функции следующая
Пример.
Функция intersection() реализует так называемое «пересечение множеств». При пересечении множеств, получается новое множество, которое содержит общие для двух множеств элементы.
Согласно документации Python общая форма функции следующая
Пример.
Функция difference() реализует разность множеств. Общая форма использования функции следующая
Функция difference() может быть заменена операцией – (минус).
Пример.
Функция symmetric_difference() реализует симметричную разность, при которой из двух множеств вычитаются общие для этих множеств элементы. Общая форма функции следующая
Пример.
Функция copy() выполняет копирование множеств. Функция не получает параметров. Функция возвращает копию множества. Общая форма функции
Пример.
Функция update() обновляет множество, добавляя к ней новые элементы. Общая форма использования функции следующая
Функция обновляет текущее множество, поэтому не вызывается в правой части оператора присваивания.
Данная функция выполняет операцию |= над множествами.
Пример.
Функция intersection_update() выполняет обновление текущего множества с помощью пересечения множеств. Общая форма использования функции следующая
Данная функция выполняет операцию &= над множествами.
Пример.
Функция difference_update() реализует обновление множества с помощью операции вычитания множеств. Общая форма использования функции
Пример.
Функция add() предназначена для добавления элемента к множеству. Общая форма использования функции следующая
здесь set – множество, к которому добавляется элемент elem. Элемент может быть любого простого типа.
Пример.
Результат выполнения программы
Функция remove() удаляет элемент из множества. Общая форма объявления функции
Пример.
Функция discard() удаляет элемент из множества, если элемент есть в этом множестве. Общая форма использования функции следующая
Пример.
Функция pop() вытягивает элемент из множества. Функция возвращает извлеченный элемент. Общая форма использования функции
Пример.
Результат выполнения программы
Функция clear() удаляет все элементы из множества. Общая форма использования функции следующая
здесь set – множество, из которого удаляются элементы.
Set Python. Множества в Python
В языке Python есть тип данных, который может быть очень полезен для работы с множествами – это set. В данном уроке будет рассказано о том, как работать с множествами (set python) и об операциях над ними.
Что это
Set в Python — это тип данных, встроенный в язык и предназначенный для работы с последовательностями, которые имеют свойства математических множеств. В качестве элементов набора данных выступают различные неизменяемые объекты. В python множество может состоять из не ограниченного количества элементов и они могут быть любых неизменяемых типов, таких как кортежи, числа, строки и т. д. Однако, множество не поддерживает mutable элементы, к примеру списки, словари, и прочие. Python множества — это изменяемые коллекции элементов, обладающие некоторыми особенностями:
— их элементы не упорядочены;
— их элементы не повторяются.
Таким образом, множеством в языке Python является неупорядоченная совокупность элементов, при том уникальных. Порядок расстановки элементов не учитывается при работе с его содержимым. Над одним или несколькими множествами можно выполнять разные операции, используя функции, содержащиеся в стандартной библиотеке Python.
Как создать множество python
Перед тем как выполнять операции с множеством, необходимо его создать. Существует несколько способов создавать множества в Python. Можно это сделать, присвоив любой переменной коллекцию значений, окружив их фигурными скобками <>, а так же разделить все элементы запятыми.
Создание множества в Python выглядит следующим образом: