Добавление элементов к множеству

↑

▷ Содержание

Стр 1 из 3Следующая ⇒

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №6

Тема: Множества. Словари. Генераторы

Цель: Рассмотрение способов работы с множествами, словарями и генераторами

ОГЛАВЛЕНИЕ

1 Множества
1.1 Создание множеств
1.2 Добавление элементов к множеству
1.3 Удаление элементов из множества
1.4 Сравнение и копирование множеств
1.5 Операции над множествами
2 Словари
2.1 Создание словарей
2.2 Методы словарей
3 Генераторы
3.1 Использование генератора для формирования списка
3.2 Использование генератора для формирования множества
3.3 Использование генератора для формирования словаря
4 Копирование объектов
Индивидуальные задания

Оглавление

Множества

Объекты множества в языке Python представляют собой неупорядоченные контейнеры (см. подраздел 1.1 лаб. раб. №3) уникальных хэшируемых объектов.
Объект является хэшируемым, если он имеет значение хэш-функции, которое не меняется в течение времени существования объекта, т.е. поддерживает метод __hash__() и может быть сравним с другими объектами с помощью метода __eq__() (см. подраздел 1.3 лаб. раб. №3). Все хэшируемые объекты являются неизменяемыми объектами и принадлежат ABC-классу Hashable (см. раздел 1 лаб. раб. №3).
Хэшируемость объектов позволяет использовать их в качестве элементов множества и ключей словарей (см. подраздел 2.1), поскольку эти структуры данных используют значения хэш-функции.
В языке Python все встроенные неизменяемые объекты (такие, как числа, логические значения, строки и кортежи) являются хэшируемыми:

>>> from collections import Hashable
>>> isinstance (1.25e-1, Hashable)
True
>>> isinstance (False, Hashable)
True
>>> isinstance ('Web', Hashable)
True
>>> isinstance ((1,2,3),collections.Hashable)
True

в то время как изменяемые контейнеры, такие как изменяемые множества (см. подраздел 1.1), словари (см. подраздел 2.1) и списки (см. раздел 2 лаб. раб. №3) – нет:

>>> isinstance ([ 'a', 'b', 'c' ], Hashable
False

Объекты, которые являются экземплярами созданных пользователем классов, являются хэшироваными по умолчанию, при сравнении между собой они не равны и значения их хэшей являются значениям их id().
Объекты множества могут быть использованы при проверке на наличие элементов в последовательности, при удалении дубликатов из последовательности и при выполнении математических операций над множествами, таких как объединение, пересечение и вычитание.
Имеется два встроенных типа (класса) множеств: set и frozenset (см. подраздел 2.1).
Тип set является изменяемым множеством или просто множеством. Как изменяемый объект, он не может быть использован ни в качестве ключа в словарях, ни в качестве элемента другого множества.
Тип frozenset является неизменяемым множеством. Поэтому может быть ключом в словаре и элементом другого множества.

Оглавление

Создание множеств

Создавать экземпляры изменяемого множества (тип set) можно с помощью литерала, поместив в фигурные скобки элементы множества неизменяемых типов, разделенные запятыми:

>>> a_set={1,2, 'a', 'b' }
>>> a_set
{'b', 1, 2, 'a'},

или с помощью генератора элементов множества (см. подраздел 3.2).
Проверим изменяемость (нехэшируемость) множеств:

>>> isinstance (a_set, Hashable)
False.

Также для создания множества можно использовать конструктор – встроенную функцию set([iterable]) (см. подраздел 8.1 лаб. раб. №1), аргументом которой является итерабельный объект. Поэтому в объекты множества можно преобразовать такие последовательности, как строки, списки, кортежи и диапазоны. Если строка, список, кортеж или диапазон содержат одинаковые элементы, после преобразования из них останется только один:

>>> set ('ABBA')
{'B','A'}.

Отметим, что, поскольку множество является неупорядоченным контейнером, то и элементы полученного множества могут указываться интерпретатором в произвольном порядке.
Раз элементы множества не могут быть изменяемыми типами, то и итерабельный тип, указанный в качестве аргумента функции set() не может содержать изменяемые (нехэшируемые) элементы:

>>> set ([1,2,[3,4]])
TypeError: unhashable type: 'list'

Для создания объектов множества неизменяемого типа frozenset необходимо использовать конструктор – встроенную функцию frozenset() (см. подраздел 8.1 лаб. раб. №1, аргументом которой является итерабельный объект:

>>> frozenset (('a', 'c', 'd', 'c'))
frozenset({'d', 'a', 'c'}).

Экземпляры типов set и frozenset, являясь контейнерами:

>>> import collections
>>> isinstance ({1,2},collections.Container)
True
>>> isinstance (frozenset({1,2}), collections.Container)
True

и не являясь последовательностями:

>>> isinstance ({1,2},collections.Sequence)
False
>>> isinstance (frozenset({1,2}), collections.Sequence)
False

поддерживают лишь часть операций, свойственных последовательностям (те из них, которые также поддерживают и контейнеры):

· x in s – возвращает True, если x содержится в s, False – в противном случае;

· x not in s – возвращает True, если x не содержится в s, False – в противном случае;

· len(s) – возвращает число элементов s;

· max(s) – возвращает максимальный элемент s;

· min(s) – возвращает миниимальный элемент s.

Можно добавить, что объекты изменяемого множества set принадлежат ABC-классу MutableSet:

>>> s={1,2,3}
>>> isinstance (s,collections.MutableSet)
True,

а объекты неизменяемого класса frozenset – нет:

>>> fs=frozenset(s)
>>> isinstance (fs,collections.MutableSet)
False

Оглавление

Операции над множествами

Python имеет несколько методов для выполнения основных операций над множествами:

· метод union() (объединение) возвращает новое множество, содержащее все элементы каждого из множеств:

>>> b_set.union(a_set)
{1, 2, 4, 5, 6, 8, 9};

· метод intersection() (пересечение) возвращает новое множество, содержащее все элементы, которые есть и в первом множестве, и во втором:

метод симметричен;

· метод difference() (разность) возвращает новое множество, содержащее все элементы, которые есть в множестве a_set, но которых нет в множестве b_set:

>>> b_set.difference(a_set)
{8, 4};

· метод symmetric_difference() (симметрическая разность) возвращает новое множество, которое содержит только уникальные элементы обоих множеств:

метод симметричен.

Оглавление

Словари

Словари в языке Python имеют тип (класс) dict и представляют собой множество пар вида ключ:значение. Словари в языке Python похожи на ассоциативные массивы языка Jaxascript.

Оглавление

Создание словарей

Для создания словаря в виде литерала необходимо поместить его элементы, заданные в виде пар ключ:значение и разделеные запятыми, в фигурные скобки:

>>> a_dict={ 'alpha':1, 'beta':2, 'gamma':3}
>>> a_dict
{'alpha': 1, 'beta': 2, 'gamma': 3}

В качестве ключа необходимо использовать только неизменяемые (хэшируемые) типы: числа (целые и с плавающей точкой), строки, логические значения, кортежи, диапазоны и неизменяемые множества. В качестве значения могут быть заданы любые из рассмотренных типов, включая изменяемые множества и словари.
Словари также можно задавать с помощью конструктора – встроенной функции dict() (см. подраздел 8.1 лаб. раб. №1). Если при вызове функция не имеет аргументов, то создается пустой список:

>>> dict ()
{},

если имеет, то для создания словаря могут быть использованы следующие варианты задания аргументов:

· именованные аргументы, которые указываются в виде пар "имя=значение" (см. подраздел 1.1.2 лаб. раб. №6):

>>> b_dict= dict (alpha=1, beta=2, gamma=3);

· аргумент, имеющий тип словаря:

>>> c_dict= dict ({ 'gamma':3, 'alpha':1, 'beta':2});

· аргумент итерабельного типа, например, список, элементами которого являются кортежи, содержащие ровно два элемента: первый из которых задает ключ словаря, а второй – значение:

>>> d_dict= dict ([('alpha',1), ('beta',2), ('gamma',3)])

Выше четырьмя разными способами были созданы словари a_dict(), b_dict(), c_dict() и d_dict(), имеющие одно и то же значение. Проверим это:

>>> a_dict==b_dict==c_dict==d_dict
True.

Если ключи и значения словаря заданы последовательностями, то для создания словаря также можно использовать встроенную функцию zip(*iterable) (см. подраздел 8.1 лаб. раб. №1), которая возвращает итератор, элементами которого являются кортежи, где i-й кортеж содержит i-е элементы каждого аргумента последовательностей или итерабельных объектов. Если последовательности, явдяющиеся аргументами функции, имеют разную длину, то формируемые кортежи имеют число элементов, равное длине минимальной последовательности. Если указан один элемент – функция возвращает итератор, состоящий из одноэлементных кортежей. Если аргументы не указаны – возвращается пустой итератор.
Пусть, например, ключи словаря представлены списком key_list, а значения – кортежом value_tuple:

>>> key_list=[ 'a', 'b', 'c' ]
>>> value_tuple=(1.32, 'value', [1,2,3], 25)

Теперь с помощью функции zip(), аргументами которой являются последовательности key_list и value_tuple, создаем итератор с именем zipped:

>>> zipped= zip (key_list, value_tuple),

который имеет тип zip:

>>> type (zipped)
<class 'zip'>

Остается только преобразовать его с помощью конструктора в словарь:

>>> e_dict= dict (zipped)
>>> e_dict
{'a': 1.32, 'b': 'value', 'c': [1, 2, 3]}

Следует сказать, что словари в настоящее время являются единственными представителями ABC-класса Mapping, объекты которого ставят в соответсвие неизменяемые значения произвольным объектам. Являются изменяемыми контейнерами типа Mapping:

>>> import collections
>>> isinstance ({1: 'a',2: 'b',3: 'c' },collections.Container)
True
>>> isinstance ({1: 'a',2: 'b',3: 'c' },collections.Mapping)
True
>>> isinstance ({1: 'a',2: 'b',3: 'c' },collections.MutableMapping)
True

Для получения значения словаря по ключу нобходимо воспользоваться выражением:

>>> a_dict[ 'beta' ]
2,

если указанный ключ отсутствует – возбуждается исключение KeyError:

>>> a_dict[ 'delta' ]
KeyError: 'delta'.

Чтобы получить все значения словаря следует использовать оператор for in:

>>> for key in a_dict:
print (key, '=',a_dict[key])
alpha = 1
beta = 2
gamma = 3

Можно изменять значение ключа:

>>> a_dict[ 'alpha' ]=11
>>> a_dict
{'alpha': 11, 'beta': 2, 'gamma': 3}

и добавлять новые пары в словарь:

>>> a_dict[ 'epsilon' ]=5
>>> a_dict
{'alpha': 22, 'beta': 2, 'gamma': 3, 'epsilon': 5}

Для удаления ключа необходимо указать:

>>> del a_dict[ 'alpha' ]
>>> ]
{'beta': 2, 'gamma': 3, 'epsilon': 5}.

Словари так же, как последовательности и множества поддерживают функцию определения числа элементов len() и оператор in, позволяющий определить принадлежность элемента контейнеру.
Пустой словарь – {} в логическом контексте равен False, все остальные словари – True.

Оглавление

Методы словарей

Словари поддерживают следующие методы:

· clear() – очищает словарь, возвращая значение {}:

Метод clear() поддерживается всеми изменяемыми классами данных;

· copy() – возвращает ссылку на вновь созданный объект класса dict с теми же значениями (т.е. выполняет "поверхностное" копирование, см. раздел 4):

Метод copy() поддерживается всеми изменяемыми классами данных;

· get(key[, default]) – если словарь имеет ключ key, возращает его значение, если нет – возвращает значение, заданное вторым аргументом (значение по умолчанию):

>>> a_dict.get('gamma', 'new_key')
'gamma'
>>> a_dict.get('delta', 'new_key')
'new_key';

· items() – возвращает элементы словаря в виде пар (key, value):

>>> items=a_dict.items()
>>> items
dict_items([('epsilon', 5), ('beta', 2), ('gamma', 3)])

· keys() – возвращает все ключи словаря:

>>> a_dict.keys()
dict_keys(['beta', 'gamma', 'epsilon'])

· pop(key[, default) – если указанный ключ содержится в словаре, удаляет его из словаря и возвращает его значение, иначе возвращает значение по умолчанию. Если значение по умолчанию не указано и ключ не содержится в словаре, то возникает исключение KeyError:

>>> a_dict.pop('gamma')
3
>>> a_dict
{'beta': 2, 'delta': 4, 'epsilon': 5};

· popitem() – удаляет и возвращает произвольную пару вида (key, value) из словаря;

· setdefault(key[, default) – похож на метод get(), но если ключа нет в словаре – не только возвращает значение по умолчанию, но и устанавливает его:

>>> a_dict.setdefault('delta', 4)
4
>>> a_dict
{'beta': 2, 'delta': 4, 'epsilon': 5}

· update([dict2]) – возвращает слияние элементов данного словаря и словаря, заданного аргументом (аргумент может быть задан: в виде именованных аргументов, в виде итерабельного типа или в виде словаря (см. описание конструктора dict() в подразделе 2.1):

>>> b_dict={ 'figure': 'circle', 'color': 'green' }
>>> a_dict.update(b_dict)
>>> a_dict
{'beta': 2, 'figure': 'circle', 'delta': 4, 'color': 'green', 'epsilon': 5}

· values() – возвращает все значения словаря:

>>> a_dict.values
dict_values([2, 'circle', 4, 'green', 5]).

Оглавление

Генераторы

В литералах при создании списков, множеств и словарей помимо указания перечня их элементов (см. подразделы 2.1 лаб. раб. №3, 1.1 и 2.1) можно также указать генераторы элементов этих контейнеров.

Оглавление

Копирование объектов

В подразделе 1.4 при описании метода copy() был использован термин поверхностная копия. Поскольку существует еще и глубокая копия, дадим разъяснение этим терминам.
Операторы присваивания в языке Python не копируют объекты, они только сооздают ссылки на объект. Для контейнеров, которые являются изменяемыми или содержат изменяемые элементы, возникает иногда необходимость их копирования – чтобы можно было изменить копию, не изменяя исходные значения.
Модуль copy содержит два метода:

· один для создания поверхностной копии – copy.copy(x);

· другой для создания глубокой копии – copy.deepcopy(x).

Различие между между поверхностным (англ. shallow) и глубоким (англ. deep) копированием имеет смысл только для составных объектов (объектов, которые содержат другие объекты, например, списки, словари или экземпляры классов):

· поверхностное копирование создает новый составной объект, в который включаются ссылки на объекты, содержащиеся в исходном объекте;

· глубокое копирование создает новый составной объект, в который рекурсивно включаются копии объектов, составляющих исходный объект.

В качестве примера создадим и сравним поверзностную и глубокую копию словаря:

>>> import copy
>>> a_dict={1:5,2:{3:25}}
>>> a_dict
{1: 5, 2: {3: 25}}
>>> b_dict=copy.copy(a_dict)
>>> b_dict
{1: 5, 2: {3: 25}}
>>> b_dict[2][3]=77
>>> a_dict
{1: 5, 2: {3: 77}}.

Видно, что при использовании поверхностного копирования словаря (функции copy()) изменения в полученной копии привели к изменению оригинала. При использовании глубокого копирования (функции deepcopy()) этого не произойдет:

>>> a_dict={1:5,2:{3:25}}
>>> c_dict=copy.deepcopy(a_dict)
>>> c_dict[2][3]=77
>>> a_dict
{1: 5, 2: {3: 25}}.

Для создания "поверхностной" копии помимо метода copy() модуля copy() можно также использовать:

· методы copy() изменяемых объектов: списков, множеств и словарей (см. подразделы 2.3 лаб. раб. №3, 1.4 и 2.2);

· срезы последовательностей (см. подраздел 1.4.2 лаб. раб. №3);

· конструкторы, аргументы которых содержат тот же тип, что и создаваемый объект (см. описания конструкторов всех рассмотренных типов).

Оглавление

Индивидуальные задания

Разработать программу на языке Python, которая выполняет следующее:

· 1 Создает множество a_set, содержащее не менее 7 элементов любых разрешенных типов, с помощью (см. колонку "Множество"/"Создание" табл. №1):

§ 1 – литерала;

§ 2 – конструктора;

§ 3 – генератора.

· 2 Создает итерабельный объект it_ob, содержащий не менее трех элементов, имеющихся в объекте a_set, и проверить, все ли элементы it_ob хэшируемы. Если нет – заменить нехэшируемые элементы хэшируемыми.

· 3 Преобразует объект it_ob в множество b_set и выполняет над множествами a_set и b_set операции (см. колонку "Множество"/"Операции" табл. №1):

§ 1 – union();

§ 2 – intersection();

§ 3 – difference();

§ 4 – symmetric_difference().

· 4 Создает словарь a_dict с помощью (см. колонку "Словарь"/"Создание" табл. №1):

§ 1 – литерала;

§ 2 – конструктора с именованными аргументами;

§ 3 – конструктора с аргументом, имеющем тип словаря;

§ 4 – конструктора с аргументом итерабельного типа;

§ 5 – генератора.

· 5 Выполняет следующие методы словаря a_dict (см. колонку "Словарь"/"Методы" табл. №1):

§ 1 – clear();

§ 2 – get(key[, default]);

§ 3 – items();

§ 4 – keys();

§ 5 – pop(key[, default);

§ 6 – popitem();

§ 7 – setdefault(key[, default);

§ 8 – update([dict2]);

§ 9 – values().

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №6

Тема: Множества. Словари. Генераторы

Цель: Рассмотрение способов работы с множествами, словарями и генераторами

ОГЛАВЛЕНИЕ

1 Множества
1.1 Создание множеств
1.2 Добавление элементов к множеству
1.3 Удаление элементов из множества
1.4 Сравнение и копирование множеств
1.5 Операции над множествами
2 Словари
2.1 Создание словарей
2.2 Методы словарей
3 Генераторы
3.1 Использование генератора для формирования списка
3.2 Использование генератора для формирования множества
3.3 Использование генератора для формирования словаря
4 Копирование объектов
Индивидуальные задания

Оглавление

Множества

Объекты множества в языке Python представляют собой неупорядоченные контейнеры (см. подраздел 1.1 лаб. раб. №3) уникальных хэшируемых объектов.
Объект является хэшируемым, если он имеет значение хэш-функции, которое не меняется в течение времени существования объекта, т.е. поддерживает метод __hash__() и может быть сравним с другими объектами с помощью метода __eq__() (см. подраздел 1.3 лаб. раб. №3). Все хэшируемые объекты являются неизменяемыми объектами и принадлежат ABC-классу Hashable (см. раздел 1 лаб. раб. №3).
Хэшируемость объектов позволяет использовать их в качестве элементов множества и ключей словарей (см. подраздел 2.1), поскольку эти структуры данных используют значения хэш-функции.
В языке Python все встроенные неизменяемые объекты (такие, как числа, логические значения, строки и кортежи) являются хэшируемыми:

>>> from collections import Hashable
>>> isinstance (1.25e-1, Hashable)
True
>>> isinstance (False, Hashable)
True
>>> isinstance ('Web', Hashable)
True
>>> isinstance ((1,2,3),collections.Hashable)
True

в то время как изменяемые контейнеры, такие как изменяемые множества (см. подраздел 1.1), словари (см. подраздел 2.1) и списки (см. раздел 2 лаб. раб. №3) – нет:

>>> isinstance ([ 'a', 'b', 'c' ], Hashable
False

Объекты, которые являются экземплярами созданных пользователем классов, являются хэшироваными по умолчанию, при сравнении между собой они не равны и значения их хэшей являются значениям их id().
Объекты множества могут быть использованы при проверке на наличие элементов в последовательности, при удалении дубликатов из последовательности и при выполнении математических операций над множествами, таких как объединение, пересечение и вычитание.
Имеется два встроенных типа (класса) множеств: set и frozenset (см. подраздел 2.1).
Тип set является изменяемым множеством или просто множеством. Как изменяемый объект, он не может быть использован ни в качестве ключа в словарях, ни в качестве элемента другого множества.
Тип frozenset является неизменяемым множеством. Поэтому может быть ключом в словаре и элементом другого множества.

Оглавление

Создание множеств

Создавать экземпляры изменяемого множества (тип set) можно с помощью литерала, поместив в фигурные скобки элементы множества неизменяемых типов, разделенные запятыми:

>>> a_set={1,2, 'a', 'b' }
>>> a_set
{'b', 1, 2, 'a'},

или с помощью генератора элементов множества (см. подраздел 3.2).
Проверим изменяемость (нехэшируемость) множеств:

>>> isinstance (a_set, Hashable)
False.

Также для создания множества можно использовать конструктор – встроенную функцию set([iterable]) (см. подраздел 8.1 лаб. раб. №1), аргументом которой является итерабельный объект. Поэтому в объекты множества можно преобразовать такие последовательности, как строки, списки, кортежи и диапазоны. Если строка, список, кортеж или диапазон содержат одинаковые элементы, после преобразования из них останется только один:

>>> set ('ABBA')
{'B','A'}.

Отметим, что, поскольку множество является неупорядоченным контейнером, то и элементы полученного множества могут указываться интерпретатором в произвольном порядке.
Раз элементы множества не могут быть изменяемыми типами, то и итерабельный тип, указанный в качестве аргумента функции set() не может содержать изменяемые (нехэшируемые) элементы:

>>> set ([1,2,[3,4]])
TypeError: unhashable type: 'list'

Для создания объектов множества неизменяемого типа frozenset необходимо использовать конструктор – встроенную функцию frozenset() (см. подраздел 8.1 лаб. раб. №1, аргументом которой является итерабельный объект:

>>> frozenset (('a', 'c', 'd', 'c'))
frozenset({'d', 'a', 'c'}).

Экземпляры типов set и frozenset, являясь контейнерами:

>>> import collections
>>> isinstance ({1,2},collections.Container)
True
>>> isinstance (frozenset({1,2}), collections.Container)
True

и не являясь последовательностями:

>>> isinstance ({1,2},collections.Sequence)
False
>>> isinstance (frozenset({1,2}), collections.Sequence)
False

поддерживают лишь часть операций, свойственных последовательностям (те из них, которые также поддерживают и контейнеры):

· x in s – возвращает True, если x содержится в s, False – в противном случае;

· x not in s – возвращает True, если x не содержится в s, False – в противном случае;

· len(s) – возвращает число элементов s;

· max(s) – возвращает максимальный элемент s;

· min(s) – возвращает миниимальный элемент s.

Можно добавить, что объекты изменяемого множества set принадлежат ABC-классу MutableSet:

>>> s={1,2,3}
>>> isinstance (s,collections.MutableSet)
True,

а объекты неизменяемого класса frozenset – нет:

>>> fs=frozenset(s)
>>> isinstance (fs,collections.MutableSet)
False

Оглавление

Добавление элементов к множеству

Имеется два способа добавления элементов в существующее множество:

· метод add() принимает один аргумент, который может быть любого неизменяемого типа и добавляет данное значение к множеству:

>>> a_set.add((4,5))
>>> a_set
{'a', 1, 2, 'b', (4, 5)}

· метод update() может принимать несколько аргументов разных типов и добавлять их к множеству, если аргументами являются последовательности (списки, кортежи или множества), то их элементы должны быть хэшируемыми (неизменяемых типов) и добавляться как новые элементы множества (при этом одинаковые элементы удаляются):

>>> a_set.update([2,3],{ 'b', 'c' })
>>> a_set
{1, 2, 3, 'a', 'c', 'b', (4, 5)}

Отметим, что объекты типа frozenset, будучи неизменяемыми множествами, не имеют методов добавления элементов к множеству.

Оглавление

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Тактические действия в защите

История Олимпийских игр

История развития права интеллектуальной собственности