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Python 中 set​（集合）的全面解析

在 Python 编程的世界里，set​（集合）是一种功能丰富且极为实用的内置数据类型 ，它专门用于存储一系列不重复的元素，这种独特的特性让 set​在诸多编程场景中都能发挥出关键作用

定义与创建

1. 直接使用花括号

可以利用花括号 {}​来创建一个 set​，将不同的元素用逗号分隔开放在花括号内。例如：

my_set = {1, 2, 3}  # 创建一个包含整数1、2、3的集合
print(my_set)  # 输出集合my_set，输出结果为{1, 2, 3}
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在这段代码中，my_set​被定义为一个集合对象，其中包含了三个整数元素。集合具有自动去重的功能，哪怕你在初始化集合时写入了重复元素，最终也只会保留一个。不过，有一点需要特别留意，当你想要创建一个空集合时，不能直接使用 {}​，因为在 Python 的语法规则里，{}​会被解析为创建一个空字典，而并非空集合。如果要创建空集合，应该使用 set()​函数，如下所示：

empty_set = set()  # 使用set()函数创建一个空集合
print(empty_set)  # 输出空集合，输出结果为set()
​

2. 使用 set()​函数

通过 set()​函数并传入可迭代对象，就能够创建出一个集合。可迭代对象指的是那些能够逐个提供元素的对象，常见的有列表、元组、字符串、字典等。

例如，从列表创建集合：

my_list = [1, 2, 3, 3]  # 定义一个包含重复元素的列表，列表中元素3出现了两次
my_set = set(my_list)  # 使用set()函数将列表转换为集合，由于集合元素的唯一性，重复元素3在集合中只会保留一个
print(my_set)  # 输出转换后的集合，输出结果为{1, 2, 3}
​

从字符串创建集合：

my_string = 'hello，领导好，大家好啊！！'  # 定义一个字符串
char_set = set(my_string)  # 使用set()函数将字符串转换为集合，集合中的元素为字符串中的不同字符
print(char_set)  # 输出转换后的集合，由于集合的无序性，输出结果可能是{'h', 'e', 'l', 'o'} 等不同顺序的组合
​

从字典创建集合时，集合会包含字典的键（因为字典的键是唯一的）：

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}  # 定义一个字典
key_set = set(my_dict)  # 使用set()函数将字典转换为集合，集合中包含字典的键
print(key_set)  # 输出转换后的集合，输出结果可能是{'a', 'b', 'c'} 等不同顺序的组合
​

集合的特点

1. 元素唯一性

​set​的核心特性就是其元素的唯一性。当向集合中添加重复元素时，Python 会自动忽略这些重复值，只保留一个。例如：

my_set = {1, 2, 2, 3}  # 创建一个包含重复元素的集合，其中元素2重复出现
print(my_set)  # 输出集合，重复元素2只会保留一个，输出结果为{1, 2, 3}
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这一特性在数据处理领域尤为重要，比如在处理大量数据时，常常需要快速去除重复记录，使用集合可以轻松达成这一目标。以处理用户注册信息为例，假设存在一个包含大量用户邮箱地址的列表，其中可能存在重复的邮箱地址，通过将该列表转换为集合，就能方便快捷地去除重复的邮箱地址，保证数据的唯一性。

2. 无序性

​set​中的元素没有固定的顺序。这意味着每次输出集合或者遍历集合时，元素的顺序都可能不同。例如：

my_set = {1, 2, 3}  # 创建一个集合
print(my_set)  # 输出集合，每次运行结果的顺序可能不同，可能是{1, 2, 3}，也可能是{3, 1, 2}等其他顺序
​

这是因为集合在内部是使用哈希表来存储元素的，这种存储方式主要侧重于快速查找和插入操作，而并非维护元素的顺序。与列表（list​）和元组（tuple​）等有序数据类型形成了鲜明的对比。列表和元组中的元素按照定义的顺序存储，通过索引可以准确地访问到特定位置的元素；而集合中的元素则无法通过索引来访问，只能通过遍历或者判断元素是否存在于集合中来操作。

set 的定义与创建、特点知识点¹

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集合常用操作

1. 添加元素

使用 add()​方法向集合中添加单个元素。例如：

my_set = {1, 2, 3,'中文','abc'}  # 创建一个集合
my_set.add(4)  # 使用add()方法向集合中添加元素4
print(my_set)  # 输出添加元素后的集合，输出结果为{1, 2, 3, 4}
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这里 add(4)​将整数 4​添加到了 my_set​集合中 。如果添加的元素已经存在于集合中，​​add()​​方法不会引发错误，只是不会重复添加。例如：

my_set = {1, 2, 3}  # 创建一个集合
my_set.add(3)  # 尝试向集合中添加已经存在的元素3
print(my_set)  # 输出集合，集合内容不变，仍为{1, 2, 3}
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2. 删除元素

​remove()​方法

用于删除指定元素。例如：

my_set = {1, 2, 3}  # 创建一个集合
my_set.remove(2)  # 使用remove()方法从集合中删除元素2
print(my_set)  # 输出删除元素后的集合，输出结果为{1, 3}
​

上述代码中，remove(2)​成功从 my_set​集合中删除了元素 2​。但是，如果尝试删除集合中不存在的元素，remove()​方法会引发 KeyError​错误。例如：

my_set = {1, 2, 3}  # 创建一个集合
my_set.remove(4)  # 尝试删除集合中不存在的元素4，会引发KeyError错误
print(my_set)
​

运行这段代码会报错，提示 KeyError: 4​，这是因为 4​并不在 my_set​集合中。所以在使用 remove()​方法时，最好先通过 in​关键字判断元素是否存在于集合中，以避免程序出错。

​discard()​方法

同样用于删除元素，但与 remove()​方法不同的是，当要删除的元素不存在时，discard()​方法不会报错。例如：

my_set = {1, 2, 3}  # 创建一个集合
my_set.discard(4)  # 使用discard()方法尝试删除集合中不存在的元素4，不会引发错误
print(my_set)  # 输出集合，集合保持不变，仍为{1, 2, 3}
​

这里即使 4​不在 my_set​集合中，discard(4)​也不会引发错误，my_set​集合保持不变。这使得 discard()​方法在不确定元素是否存在于集合中时使用更加安全。

集合常用操作知识点²

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3. 集合运算 集合运算表格³

并集

并集是指包含两个集合中所有不重复元素的集合。可以使用 |​运算符或 union()​方法来获取两个集合的并集。例如：

set1 = {1, 2, 3}  # 创建集合set1
set2 = {3, 4, 5}  # 创建集合set2
union_set = set1 | set2  # 使用|运算符获取set1和set2的并集
print(union_set)  # 输出并集结果，结果为{1, 2, 3, 4, 5}
union_set_using_method = set1.union(set2)  # 使用union()方法获取set1和set2的并集
print(union_set_using_method)  # 输出并集结果，结果同样为{1, 2, 3, 4, 5}
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在这段代码中，union_set​通过 |​运算符获取了 set1​和 set2​的并集，union_set_using_method​通过 union()​方法获取了同样的并集，两种方式的结果都包含了 set1​和 set2​中的所有不重复元素。

交集

交集是指两个集合中共同拥有的元素组成的集合。可以使用 &​运算符或 intersection()​方法来获取交集。例如：

set1 = {1, 2, 3}  # 创建集合set1
set2 = {3, 4, 5}  # 创建集合set2
intersection_set = set1 & set2  # 使用&运算符获取set1和set2的交集
print(intersection_set)  # 输出交集结果，结果为{3}
intersection_set_using_method = set1.intersection(set2)  # 使用intersection()方法获取set1和set2的交集
print(intersection_set_using_method)  # 输出交集结果，结果同样为{3}
​

这里 intersection_set​和 intersection_set_using_method​都表示 set1​和 set2​的交集，结果为 {3}​，即两个集合中共同的元素。

差集

差集是指在一个集合中但不在另一个集合中的元素组成的集合。可以使用 -​运算符或 difference()​方法来获取差集。例如：

set1 = {1, 2, 3}  # 创建集合set1
set2 = {3, 4, 5}  # 创建集合set2
difference_set = set1 - set2  # 使用-运算符获取set1相对于set2的差集
print(difference_set)  # 输出差集结果，结果为{1, 2}
difference_set_using_method = set1.difference(set2)  # 使用difference()方法获取set1相对于set2的差集
print(difference_set_using_method)  # 输出差集结果，结果同样为{1, 2}
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这里 difference_set​和 difference_set_using_method​都表示 set1​相对于 set2​的差集，结果为 {1, 2}​，即存在于 set1​但不存在于 set2​的元素。

对称差集

对称差集是指只属于其中一个集合，而不同时属于两个集合的元素组成的集合。可以使用 ^​运算符或 symmetric_difference()​方法来获取对称差集。例如：

set1 = {1, 2, 3}  # 创建集合set1
set2 = {3, 4, 5}  # 创建集合set2
symmetric_difference_set = set1 ^ set2  # 使用^运算符获取set1和set2的对称差集
print(symmetric_difference_set)  # 输出对称差集结果，结果为{1, 2, 4, 5}
symmetric_difference_set_using_method = set1.symmetric_difference(set2)  # 使用symmetric_difference()方法获取set1和set2的对称差集
print(symmetric_difference_set_using_method)  # 输出对称差集结果，结果同样为{1, 2, 4, 5}
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这里 symmetric_difference_set​和 symmetric_difference_set_using_method​都表示 set1​和 set2​的对称差集，结果包含了只在 set1​或只在 set2​中的元素。

遍历

可以使用 for​循环来遍历 set​中的元素。例如：

my_set = {1, 2, 3, 4}  # 创建一个集合
for element in my_set:  # 使用for循环遍历集合中的每个元素
    print(element)  # 输出每个元素，由于集合的无序性，输出顺序可能不同
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由于集合的无序性，遍历的顺序是不确定的。每次运行这段代码，元素的输出顺序可能不同。在实际应用中，如果需要按照特定顺序处理集合中的元素，可以先将集合转换为列表，然后对列表进行排序操作。

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集合运算知识点⁴

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集合应用场景

1. 去重

在数据处理中，经常需要去除列表等数据结构中的重复元素。可以先将列表转换为集合，利用集合的元素唯一性去除重复，然后再转换回列表。例如：

my_list = [1, 2, 2, 3, 3, 3]  # 定义一个包含重复元素的列表
unique_list = list(set(my_list))  # 先将列表转换为集合去重，再转换回列表
print(unique_list)  # 输出去重后的列表，结果为[1, 2, 3]
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这里 set(my_list)​将列表 my_list​转换为集合，利用集合的元素唯一性去除了重复元素，然后 list()​函数再将集合转换回列表，最终得到去重后的列表 [1, 2, 3]​。

2. 关系运算

判断元素是否在集合中

可以使用 in​关键字快速判断一个元素是否在集合中。例如：

my_set = {1, 2, 3}  # 创建一个集合
print(2 in my_set)  # 判断元素2是否在集合中，返回True，因为2在集合中
print(4 in my_set)  # 判断元素4是否在集合中，返回False，因为4不在集合中
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这种判断操作的时间复杂度在平均情况下为O(1)，效率很高。这是因为集合内部使用哈希表存储元素，通过哈希值可以快速定位元素是否存在。

求两个集合的公共元素

利用交集运算可以快速找出两个集合中共同的元素。例如，在处理用户权限管理时，可能有两个用户组，需要找出同时属于这两个用户组的用户，就可以使用集合的交集运算。假设 group1​和 group2​分别表示两个用户组的集合，通过 group1 & group2​就能得到同时属于这两个组的用户集合。

判断集合的包含关系

可以使用 issubset()​方法判断一个集合是否是另一个集合的子集，使用 issuperset()​方法判断一个集合是否是另一个集合的超集。例如：

subset = {1, 2}  # 创建一个集合subset
superset = {1, 2, 3}  # 创建一个集合superset
print(subset.issubset(superset))  # 判断subset是否是superset的子集，返回True
print(superset.issuperset(subset))  # 判断superset是否是subset的超集，返回True
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在上述代码中，subset​是 superset​的子集，superset​是 subset​的超集。这在一些场景下非常有用，比如在权限管理中判断某个用户组是否具有特定的权限子集。

通过以上详细的介绍，希望你能全面深入地理解 Python 中 set​数据类型及其应用。无论是在数据处理、算法实现还是其他编程场景中，合理运用 set​都能帮助你更高效地解决问题，提升编程效率和代码质量。

集合应用场景知识点⁵

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