Как преобразовать множество в список в питоне

Множества (sets) в Python

Множества не упорядочены и имеют очень быстрое время поиска (приблизительно O(1)). Они отлично подходят для использования, когда у вас есть коллекция вещей, порядок которых не имеет значения, и вам необходим поиск по имени много раз. Если нужен поиск по индексу, то лучше рассмотреть списки для использования. Если важна упорядоченность, то также лучше рассмотреть списки.

Множества изменяемы и поэтому не могут быть хэшированы, поэтому вы не можете их использовать в качестве ключей словаря или помещать их в другие наборы или где-либо еще, где требуются хэшированые типы. В таких случаях вы может использовать неизменяемое множество frozenset . Элементы множества должны быть способны к хэшированию. Это значит, что они должны иметь корректный метод __hash__ , который совместим с __eq__ . В общем, изменяемые типы такие как list или set не способны к хэшированию и не могут быть помещены во множество. Если вы столкнулись с этой проблемой, рассмотрите использование dict и неизменяемые ключи.

Получить уникальные элементы списка

Допустим, у вас есть список ресторанов — может быть, вы читаете его из файла. Вы заботитесь об уникальных ресторанах в списке. Лучший способ получить уникальные элементы из списка — превратить его во множество:

restaurants = ["McDonald's", "Burger King", "McDonald's", "Chicken Chicken"] unique_restaurants = set(restaurants) print(unique_restaurants) >>>Out:

Обратите внимание, что набор не в том же порядке, что и исходный список; это потому , что множества являются неупорядоченными, так же , как dict .

Это может быть легко преобразован обратно в List с Python встроенный в list функций, что дает еще один список , который тот же список , как оригинал , но без дубликатов:

list(unique_restaurants) >>>Out: ['Burger King', "McDonald's", 'Chicken Chicken'] 

Также принято видеть это одной строкой:

# удалены все дубликаты и возвращается другой список list(set(restaurants)) 

Теперь любые операции, которые могут быть выполнены в исходном списке, могут быть выполнены снова.

Операции на множествах

с другими наборами

 # Пересечения множеств .intersection() >>>Out:  & >>>Out: # Объединение множеств .union() >>>Out:  | >>>Out: # Разница множеств .difference() >>>Out:  - >>>Out: # Симметрическая разность множеств .symmetric_difference() >>>Out:  ^ >>>Out: # проверка суперпозиции множеств .issuperset() >>>Out: False >= >>>Out: False # проверка подмножества .issubset() >>>Out: True  <= >>>Out: True # проверка непересечения .isdisjoint() >>>Out: True .isdisjoint() >>>Out: False 

с отдельными элементами

# проверка наличия элемента в множестве 2 in >>>Out: True 4 in >>>Out: False 4 not in >>>Out: True # Доблавение и удаление из множества s = s.add(4) s == >>>Out: True s.discard(3) s == >>>Out: True s.discard(5) #элемента 5 нет, поэтому если его не учитывать ничего не произойдет s == >>>Out: True s.remove(2) s == >>>Out: True s.remove(2) #нельзя удалить элемент 2, т.к. его уже нет в множестве >>>Out: KeyError: 2 #

Операции множества возвращают новые множества, но имеют соответствующие комбинированные операторы присваивания:

Метод	Операция на месте	метод на месте
объединение	s|= t	update
пересечение	s &= t	intersection_update
разница	s -= t	difference_update
симметрическая разница	s ^ = t	symmetric_difference_update

s = s.update() s == >>>Out: True

Множество множеств

 , > #приводит к ошибке >>>Out: TypeError: unhashable type: 'set'

Вместо этого используйте frozenset :

 ), frozenset()>

Операции над множествами с использованием методов и встроенных функций

Определим два множества a и b

a = b = a.intersection(b) >>>Out:

объединение

a.union(b) возвращает новый набор с элементами, присутствующими в любом a и b

a.union(b) >>>Out:

разница

a.difference(b) возвращает новый набор с элементами , присутствующими в , но не в a b

a.difference(b) >>>Out: b.difference(a) >>>Out:

Симметричная разница

a.symmetric_difference(b) возвращает новый набор с элементами, присутствующими в любом a или b , но не в обоих множествах

a.symmetric_difference(b) >>>Out: b.symmetric_difference(a) >>>Out:

Примечание: a.symmetric_difference(b) == b.symmetric_difference(a)

Подмножество и суперсет

c.issubset(a) проверяет, соответствует ли каждый элемент c в a

a.issuperset(c) проверяет, является ли каждый элемент c находится d a .

c = c.issubset(a) >>>Out: True a.issuperset(c) >>>Out: True 

Последние операции имеют эквивалентные операторы, как показано ниже:

Метод	Оператор
a.intersection(b)	a & b
a.union(b)	a | b
a.difference(b)	a — b
a.symmetric_difference(b)	a ^ b
a.issubset(b)	a
a.issuperset(b)	a >= b

Несвязные множества

Множества a и d не пересекаются, если ни один элемент a не находится также в d , и наоборот.

d = a.isdisjoint(b) # are in both sets >>>Out: False a.isdisjoint(d) >>>Out: True # это эквивалентная проверка, но менее эффективная len(a & d) == 0 >>>Out: True # еще менее эффективная a & d == set() >>>Out: True 

Тестирование членства

Встроенный ключевое слово in ищет вхождения

1 in a >>>Out: True 6 in a >>>Out: False 

длина

Встроенная функция len() возвращает количество элементов в множестве

len(a) >>>Out: 4 len(b) >>>Out: 3

Множества против мультимножеств

Множества — это неупорядоченные коллекции отдельных элементов. Но иногда мы хотим работать с неупорядоченными коллекциями элементов, которые не обязательно различны и отслеживают множественность элементов.

Рассмотрим этот пример:

setA = setA >>>Out: set(['a', 'c', 'b']) 

При сохранении строки ‘a’ , ‘b’ , ‘b’ , ‘c’ в структуру набора данных , мы потеряли информацию о том , что ‘b’ встречается дважды. Конечно, сохранение элементов в списке сохранит эту информацию.

listA = ['a','b','b','c'] listA >>>Out: ['a', 'b', 'b', 'c'] 

но структура данных списка вводит дополнительный ненужный порядок, который замедляет наши вычисления.

from collections import Counter counterA = Counter(['a','b','b','c']) counterA >>>Out: Counter()

Counter представляет собой словарь, где элементы хранятся в виде ключей словаря и их счетчики хранятся в виде значений словаря. И, как и все словари, это неупорядоченная коллекция.

Как преобразовать множество в список в питоне

Множество в языке Питон — это структура данных, эквивалентная множествам в математике. Множество может состоять из различных элементов, порядок элементов в множестве неопределен. В множество можно добавлять и удалять элементы, можно перебирать элементы множества, можно выполнять операции над множествами (объединение, пересечение, разность). Можно проверять принадлежность элемента множеству.

В отличие от массивов, где элементы хранятся в виде последовательного списка, в множествах порядок хранения элементов неопределен (более того, элементы множества хранятся не подряд, как в списке, а при помощи хитрых алгоритмов). Это позволяет выполнять операции типа “проверить принадлежность элемента множеству” быстрее, чем просто перебирая все элементы множества.

Элементами множества может быть любой неизменяемый тип данных: числа, строки, кортежи. Изменяемые типы данных не могут быть элементами множества, в частности, нельзя сделать элементом множества список (но можно сделать кортеж) или другое множество. Требование неизменяемости элементов множества накладывается особенностями представления множества в памяти компьютера.

Задание множеств

Множество задается перечислением всех его элементов в фигурных скобках. Исключением явлеется пустое множество, которое можно создать при помощи функции set() . Если функции set передать в качестве параметра список, строку или кортеж, то она вернёт множество, составленное из элементов списка, строки, кортежа. Например:

A = A = set('qwerty') print(A)

Каждый элемент может входить в множество только один раз, порядок задания элементов неважен. Например, программа:

A = B = print(A == B)

выведет True , так как A и B — равные множества.

Каждый элемент может входить в множество только один раз. set(‘Hello’) вернет множество из четырех элементов: .

Работа с элементами множеств

Узнать число элементов в множестве можно при помощи функции len .

Перебрать все элементы множества (в неопределенном порядке!) можно при помощи цикла for :

primes = for num in primes: print(num)

Проверить, принадлежит ли элемент множеству можно при помощи операции in , возвращающей значение типа bool . Аналогично есть противоположная операция not in . Для добавления элемента в множество есть метод add :

A = print(1 in A, 4 not in A) A.add(4)

Для удаления элемента x из множества есть два метода: discard и remove . Их поведение различается только в случае, когда удаляемый элемент отсутствует в множестве. В этом случае метод discard не делает ничего, а метод remove генерирует исключение KeyError .

Наконец, метод pop удаляет из множества один случайный элемент и возвращает его значение. Если же множество пусто, то генерируется исключение KeyError .

Из множества можно сделать список при помощи функции list .

Операции с множествами

С множествами в питоне можно выполнять обычные для математики операции над множествами.

Список list в Python

Списки представляют собой изменяемые последовательности, обычно используемые для хранения коллекций однородных элементов, где степень сходства зависит от приложения.

Списки поддерживают следующие операции:

• общие операции с последовательностями;
• операции с изменяемыми последовательностями.

В Python списки представлены встроенным классом list() , его можно использовать для преобразования итерируемых объектов в тип list .

Списки могут быть созданы несколькими способами:

1. Используя пару квадратных скобок для обозначения пустого списка: [] .
2. Используя квадратные скобки, разделяя элементы запятыми: [a, b, c] .
3. Используя генератор списка: [x for x in iterable] .
4. Используя конструктор типа list :
   • list() — создаст пустой список,
   • list(iterable) — преобразует в список объект, который поддерживает итерацию.

Конструктор класса list(iterable) создает список, элементы которого совпадают и находятся в том же порядке, что и элементы итератора iterable . Аргумент iterable может быть либо последовательностью, контейнером поддерживающим итерацию, либо объектом итератора. Если аргумент не задан, конструктор создает новый пустой список [] .

• Если код программы многократно использует операцию вхождения в список list , то для этой цели лучше использовать множество set . Множества set / frozenset специально заточены для этой цели.
• Когда код программы часто добавляет элементы списка с одной стороны и удаляет с другой стороны (методы с изменяемыми последовательностями это делать позволяют). В этом случае следует использовать класс deque который представляет собой двустороннюю очередь, которая предназначена для быстрого добавления и удаления элементов с обоих концов последовательности.

Список list способен хранить в себе разные типы данных.

Примеры использования создания списка и преобразования объектов к типу list :

>>> list() # Создание списка # [] >>> [] # [] >>> [1, 'a', 10, 'b', '105'] # [1, 'a', 10, 'b', '105'] # Преобразование строки str в список тип list >>> list('abc') # ['a',' b',' c'] # Преобразование кортежа tuple в список тип list >>> list((1, 2, 3)) # [1, 2, 3] # Преобразование множества set в список тип list >>> list(1, 2, 3>) # [1, 2, 3] # Преобразование генератора в список тип list >>> list(range(5)) # [0, 1, 2, 3, 4] # Преобразуем список строк в список чисел x = ['55', '11', '25', '15', '9'] int_list = [int(i) for i in x] print(int_list) # [11, 15, 25, 55, 9] 

Если объект iterable уже является списком, создается и возвращается копия, аналогичная iterable[:] . Многие другие операции также создают списки, в том числе встроенная функция sorted() .

Списки имеют дополнительный метод:

list.sort(*, key=None, reverse=False) :

Метод list.sort() принимает два аргумента, которые могут передаваться только по ключевому слову:

• key определяет функцию с одним аргументом, которая используется для извлечения ключа сравнения из каждого элемента списка, например, key=str.lower . Ключ, соответствующий каждому элементу в списке, вычисляется один раз и затем используется для всего процесса сортировки. Значение по умолчанию None означает, что элементы списка сортируются напрямую без вычисления отдельного значения ключа.
• reverse это логическое значение. Если установлено значение True , то элементы списка сортируются так, как если бы каждое сравнение было обратным.

Метод изменяет последовательность на месте для экономии памяти при сортировке большой последовательности. Чтобы напомнить пользователям, что он работает с таким эффектом, он не возвращает отсортированную последовательность. Для того, что бы получить копию отсортированного списка используйте встроенную функцию сортировки sorted() .

Метод list.sort() гарантированно будет стабильным. Сортировка является стабильной, если она гарантирует отсутствие изменения относительного порядка элементов, которые будут равными в сортируемом списке. Это полезно для сортировки за несколько проходов, например сортировка по отделу, а затем по уровню зарплаты.

Примеры использования сортировки списка методом sort() :

>>> x = [5, 2, 3, 1, 4] >>> x.sort() >>> x # [1, 2, 3, 4, 5] # Обратная сортировка - reverse=True >>> x = [5, 2, 3, 1, 4] >>> x.sort(reverse=True) >>> x # [5, 4, 3, 2, 1] 

Сортировка по длине строки, в качестве функции сортировки выступает встроенная len() :

>>> x = ['a', 'dddd', 'сс', 'bbb'] >>> x.sort(key=len) >>> x # ['a', 'сс', 'bbb', 'dddd'] 

В следующем примере, в списке x представлена последовательность чисел в качестве строк. При простой сортировке будет использоваться лексикографическое сравнение.

>>> x = ['55', '11', '25', '15', '9'] >>> x.sort() >>> x # ['11', '15', '25', '55', '9'] 

Применим в качестве ключевой функции для сравнения класс int() , для преобразования строк в целые числа, что бы упорядочить последовательность строк как будто это список чисел.

>>> x = ['55', '11', '25', '15', '9'] >>> x.sort(key=int) >>> x # ['9', '11', '15', '25', '55'] 

• КРАТКИЙ ОБЗОР МАТЕРИАЛА.
• Утиная типизация ‘Duck Typing’
• Что такое вызываемый объект callable?
• Как проверить тип переменной/объекта
• Логический тип данных bool
• Целые числа int
• Ограничение длины преобразования целочисленной строки
• Вещественные числа float
• Комплексные числа complex
• Типы последовательностей
• Список list
• Кортеж tuple
• Диапазон range
• Текстовые строки str
• Словарь dict
• Множество set и frozenset
• Итератор Iterator, протокол итератора
• Генератор generator и выражение yield
• Контекстный менеджер with
• Байтовые строки bytes
• Байтовый массив bytearray
• Тип memoryview, буфер обмена
• Файловый объект file object
• Универсальный псевдоним GenericAlias
• Объект объединения Union

Получение разницы между двуми списками в Python

Ситуация, с которой часто сталкиваются новички в Python, заключается в том, что требуется получить разницу между двумя списками. Например, имеются два списка:

list1 = ['Яблоко', 'Банан', 'Апельсин', 'Груша'] list2 = ['Яблоко', 'Банан']

И требуется получить третий список, который будет содержать элементы, которые есть в первом списке, но которых нет во втором списке:

list3 = ['Апельсин', 'Груша']

Важно отметить, что элементы в каждом списке уникальны и не повторяются.

Существует простой и быстрый способ решения этой задачи без использования циклов и проверок — с помощью преобразования списков в множества и использования операции разности множеств.

В Python, множество — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Операция разности множеств позволяет получить элементы, которые есть в одном множестве, но которых нет в другом множестве.

Исходные списки можно преобразовать в множества с помощью функции set() . После этого можно использовать операцию разности множеств, обозначенную символом — . Полученное множество можно преобразовать обратно в список с помощью функции list() .

Весь код, выполняющий это преобразование, будет выглядеть следующим образом:

list1 = ['Яблоко', 'Банан', 'Апельсин', 'Груша'] list2 = ['Яблоко', 'Банан'] set1 = set(list1) set2 = set(list2) set3 = set1 - set2 list3 = list(set3) print(list3) # Выведет: ['Апельсин', 'Груша']

Таким образом, с помощью преобразования списков в множества и использования операции разности множеств, можно быстро и просто получить разницу между двуми списками.