В прошлый раз мы говорили про кортежи в языке Python. Сегодня поговорим про множества в Python. Читайте далее про особенности структуры и создание множеств, а также их использование в популярном языке программирования Python.
Для чего нужны множества в Python
Множества в Python — это структура данных, которая хранит в себе каждый элемент ровно в одном экземпляре. Одно множество может содержать элементы любых типов данных (но только в одном экземпляре). Порядок хранения элементов во множестве не определён (в отличие от массивов). Это позволяет работать с множествами намного быстрее, чем просто перебирая по порядку все элементы. Также стоит отметить, что элементами множества не могут быть изменяемые типы данных (например, списки), но зато могут неизменяемые (строки или кортежи) [1]:
a = {[1,2],[3, 4]} a # TypeError: unhashable type: 'list' a = {(1,2),(3, 4)} a #{(1, 2), (3, 4)}
Про остальные особенности множеств мы подробнее поговорим далее.
Как работают множества в Python: несколько практических примеров
Для того, чтобы создать множество в Python, используется функция set()
. В качестве примера рассмотрим создание множества из строки [1]:
a = set('hello') a # {'e', 'h', 'l', 'o'}
Из вышеприведенного примера видно, что множество автоматически удалило дублирующийся символ ‘l’, а также отсортировало символы в алфавитном порядке. Это и есть основная особенность Python-множеств (избавление от дубликатов). Множества в Python также можно создавать с помощью фигурных скобок (как словарь). Однако, стоит обратить внимание, что в таком случае исключается возможность пустого множества [1]:
a = set() type(a) #set a = {} type(a) #dict!!!!! Так нельзя a = {1,2,3,4,5,6} type(a) #set! А так можно
Как уже отмечалось выше, множества в Python используются для удаления дубликатов. Таким образом, с помощью множества можно удалять дубликаты из Python-списков. В качестве примера рассмотрим простейший вывод из списка всех уникальных элементов:
l = [1,2,2,4,70,1,5,5,6,7,7,5] for i in set(l): print(i) #1 2 4 5 70 6 7
Как и к любой Python-структуре, ко множеству применима функция len()
, которая отвечает за подсчет количества элементов в нем [1]:
words = ['hello', 'daddy', 'hello', 'mum'] a = set(words) # {'daddy', 'hello', 'mum'} len(a)
Таким образом, благодаря множествам в Python есть возможность легко и быстро находить уникальные элементы последовательности и работать с ними. Это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой. В следующей статье мы поговорим об основных методах работы с множествами в Pyhton.
Computer vision на Python
Код курса
VISI
Ближайшая дата курса
24 февраля, 2025
Продолжительность
40 ак.часов
Стоимость обучения
90 000 руб.
Освоить Python на профессиональном уровне в разработчика различных приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Python в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:
- DPREP: Подготовка данных для Data Mining на Python
- Разработка и внедрение ML-решений
- Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
- Нейронные сети на Python
- NLP с Python
Источники