Как ввести множество с клавиатуры питон
Обновлено: 18.05.2024
Доброго времени суток! Сегодня я расскажу о работе с множествами в python, операциях над ними и покажу примеры их применения.
Что такое множество?
Множество в python - "контейнер", содержащий не повторяющиеся элементы в случайном порядке.
Как видно из примера, множества имеет тот же литерал, что и словарь, но пустое множество с помощью литерала создать нельзя.
Множества удобно использовать для удаления повторяющихся элементов:
С множествами можно выполнять множество операций: находить объединение, пересечение.
- len(s) - число элементов в множестве (размер множества).
- x in s - принадлежит ли x множеству s.
- set.isdisjoint(other) - истина, если set и other не имеют общих элементов.
- set == other - все элементы set принадлежат other, все элементы other принадлежат set.
- set.issubset(other) или set <= other - все элементы set принадлежат other.
- set.issuperset(other) или set >= other - аналогично.
- set.union(other, . ) или set | other | . - объединение нескольких множеств.
- set.intersection(other, . ) или set & other & . - пересечение.
- set.difference(other, . ) или set - other - . - множество из всех элементов set, не принадлежащие ни одному из other.
- set.symmetric_difference(other); set ^ other - множество из элементов, встречающихся в одном множестве, но не встречающиеся в обоих.
- set.copy() - копия множества.
И операции, непосредственно изменяющие множество:
- set.update(other, . ); set |= other | . - объединение.
- set.intersection_update(other, . ); set &= other & . - пересечение.
- set.difference_update(other, . ); set -= other | . - вычитание.
- set.symmetric_difference_update(other); set ^= other - множество из элементов, встречающихся в одном множестве, но не встречающиеся в обоих.
- set.add(elem) - добавляет элемент в множество.
- set.remove(elem) - удаляет элемент из множества. KeyError, если такого элемента не существует.
- set.discard(elem) - удаляет элемент, если он находится в множестве.
- set.pop() - удаляет первый элемент из множества. Так как множества не упорядочены, нельзя точно сказать, какой элемент будет первым.
- set.clear() - очистка множества.
frozenset
Единственное отличие set от frozenset заключается в том, что set - изменяемый тип данных, а frozenset - нет. Примерно похожая ситуация с списками и кортежами.
О бычно программа работает по такой схеме: получает входные данные → обрабатывает их → выдает результат. Ввод может поступать как непосредственно от пользователя через клавиатуру, так и через внешний источник (файл, база данных).
В стандартной библиотеке Python 3 есть встроенная функция input() (в Python 2 это raw_input() ), которая отвечает за прием пользовательского ввода. Разберемся, как она работает.
Чтение ввода с клавиатуры
Функция input([prompt]) отвечает за ввод данных из потока ввода:
- При вызове функции input() выполнение программы приостанавливается до тех пор, пока пользователь не введет текст на клавиатуре (приложение может ждать бесконечно долго).
- После нажатия на Enter , функция input() считывает данные и передает их приложению (символ завершения новой строки не учитывается).
- Полученные данные присваиваются переменной и используются дальше в программе.
input() всегда возвращает строку :
Также у input есть необязательный параметр prompt – это подсказка пользователю перед вводом:
name = input("Введите имя: ") print(f"Привет, !") > Введите имя: Вася > Привет, Вася!
📃 Более подробное описание функции из документации:
def input([prompt]): """ Read a string from standard input. The trailing newline is stripped. The prompt string, if given, is printed to standard output without a trailing newline before reading input. If the user hits EOF (*nix: Ctrl-D, Windows: Ctrl-Z+Return), raise EOFError. On *nix systems, readline is used if available. """ pass
Преобразование вводимые данные
Данные, введенные пользователем, попадают в программу в виде строки, поэтому и работать с ними можно так же, как и со строкой. Если требуется организовать ввод цифр, то строку можно преобразовать в нужный формат с помощью функций явного преобразования типов.
☝️ Важно : если вы решили преобразовать строку в число, но при этом ввели строку (например: test), возникнет ошибка:
На практике такие ошибки нужно обрабатывать через try except . В примере ниже пользователь будет вводить данные до тех пор, пока они успешно не преобразуются в число.
def get_room_number(): while True: try: num = int(input("Введите номер комнаты: ")) return num except ValueError: print("Вы ввели не число. Повторите ввод") room_number = get_room_number() print(f"Комната успешно забронирована!") > Введите номер комнаты: test > Вы ввели не число. Повторите ввод > Введите номер комнаты: 13 > Комната 13 успешно забронирована!
Input() → int
Для преобразования в целое число используйте функцию int() . В качестве аргумента передаются данные которые нужно преобразовать, а на выходе получаем целое число:
То же самое можно сделать в одну строку: age = int(input("Введите ваш возраст: ")) .
Input() → float
Если нужно получить число с плавающей точкой (не целое), то его можно получить с помощью функции float() .
Input() → list (список)
Если в программу вводится информация, которая разделяется пробелами, например, "1 word meow", то ее легко преобразовать в список с помощью метода split() . Он разбивает введенные строки по пробелам и создает список:
💭 Обратите внимание, что каждый элемент списка является строкой. Для преобразования в число, можно использовать int() и цикл for. Например, так:
Ввод в несколько переменных
Если необходимо заполнить одним вводом с клавиатуры сразу несколько переменных, воспользуйтесь распаковкой:
В этом примере строка из input() разбивается по пробелу функцией split() . Далее применяется синтаксис распаковки – каждый элемент списка попадает в соответствующую переменную.
Все переменные после распаковки будут строкового типа. Преобразовать их (например в int) можно так:
☝️ Важно : не забывайте обрабатывать ошибки:
В этом руководстве вы узнали, как принимать данные от пользователя, введенные с клавиатуры, научились преобразовывать данные из input и обрабатывать исключения.
В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.
Следует сразу сделать оговорку, что эта статья ни в коем случае не претендует на какую-либо математическую строгость и полноту, скорее это попытка доступно продемонстрировать примеры использования множеств в языке программирования Python.
Множество
Множество – это математический объект, являющийся набором, совокупностью, собранием каких-либо объектов, которые называются элементами этого множества. Или другими словами:
Множество – это не более чем неупорядоченная коллекция уникальных элементов.
Что значит неупорядоченная? Это значит, что два множества эквивалентны, если содержат одинаковые элементы.
Элементы множества должны быть уникальными, множество не может содержать одинаковых элементов. Добавление элементов, которые уже есть в множестве, не изменяет это множество.
Множества, состоящие из конечного числа элементов, называются конечными, а остальные множества – бесконечными. Конечное множество, как следует из названия, можно задать перечислением его элементов. Так как темой этой статьи является практическое использование множеств в Python, то я предлагаю сосредоточиться на конечных множествах.
Множества в Python
Множество в Python можно создать несколькими способами. Самый простой – это задать множество перечислением его элементов в фигурных скобках:
Единственное ограничение, что таким образом нельзя создать пустое множество. Вместо этого будет создан пустой словарь:
Для создания пустого множества нужно непосредственно использовать set() :
Также в set() можно передать какой-либо объект, по которому можно проитерироваться (Iterable):
Ещё одна возможность создания множества – это использование set comprehension. Это специальная синтаксическая конструкция языка, которую иногда называют абстракцией множества по аналогии с list comprehension (Списковое включение).
Хешируемые объекты
Существует ограничение, что элементами множества (как и ключами словарей) в Python могут быть только так называемые хешируемые (Hashable) объекты. Это обусловлено тем фактом, что внутренняя реализация set основана на хеш-таблицах. Например, списки и словари – это изменяемые объекты, которые не могут быть элементами множеств. Большинство неизменяемых типов в Python (int, float, str, bool, и т.д.) – хешируемые. Неизменяемые коллекции, например tuple, являются хешируемыми, если хешируемы все их элементы.
Объекты пользовательских классов являются хешируемыми по умолчанию. Но практического смысла чаще всего в этом мало из-за того, что сравнение таких объектов выполняется по их адресу в памяти, т.е. невозможно создать два "равных" объекта.
Скорее всего мы предполагаем, что объекты City("Moscow") должны быть равными, и следовательно в множестве cities должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса City :
Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:
- Хеш объекта не должен изменяться, пока этот объект существует
- Равные объекты должны возвращать одинаковый хеш
Свойства множеств
Тип set в Python является подтипом Collection (про коллекции), из данного факта есть три важных следствия:
- Определена операция проверки принадлежности элемента множеству
- Можно получить количество элементов в множестве
- Множества являются iterable-объектами
Принадлежность множеству
Проверить принадлежит ли какой-либо объект множеству можно с помощью оператора in . Это один из самых распространённых вариантов использования множеств. Такая операция выполняется в среднем за O(1) с теми же оговорками, которые существуют для хеш-таблиц.
Мощность множества
Мощность множества – это характеристика множества, которая для конечных множеств просто означает количество элементов в данном множестве. Для бесконечных множеств всё несколько сложнее.
Перебор элементов множества
Как уже было отмечено выше, множества поддерживают протокол итераторов, таким образом любое множество можно использовать там, где ожидается iterable-объект.
Отношения между множествами
Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.
Равные множества
Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.
Непересекающиеся множества
Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.
Подмножество и надмножество
Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.
Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества.
Само множество является подмножеством самого себя.
Операции над множествами
Рассмотрим основные операции, опредяляемые над множествами.
Объединение множеств
Объединение множеств – это множество, которое содержит все элементы исходных множеств. В Python есть несколько способов объединить множества, давайте рассмотрим их на примерах.
Добавление элементов в множество
Добавление элементов в множество можно рассматривать как частный случай объединения множеств за тем исключением, что добавление элементов изменяет исходное множество, а не создает новый объект. Добавление одного элемента в множество работает за O(1) .
Пересечение множеств
Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.
При использовании оператора & необходимо, чтобы оба операнда были объектами типа set . Метод intersection , в свою очередь, принимает любой iterable-объект. Если необходимо изменить исходное множество, а не возращать новое, то можно использовать метод intersection_update , который работает подобно методу intersection , но изменяет исходный объект-множество.
Разность множеств
Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.
Удаление элементов из множества
Удаление элемента из множества можно рассматривать как частный случай разности, где удаляемый элемент – это одноэлементное множество. Следует отметить, что удаление элемента, как и в аналогичном случае с добавлением элементов, изменяет исходное множество. Удаление одного элемента из множества имеет вычислительную сложность O(1) .
Также у множеств есть метод differenсe_update , который принимает iterable-объект и удаляет из исходного множества все элементы iterable-объекта. Этот метод работает аналогично методу difference , но изменяет исходное множество, а не возвращает новое.
Симметрическая разность множеств
Симметрическая разность множеств – это множество, включающее все элементы исходных множеств, не принадлежащие одновременно обоим исходным множествам. Также симметрическую разность можно рассматривать как разность между объединением и пересечением исходных множеств.
Как видно из примера выше, число 0 принадлежит обоим исходным множествам, и поэтому оно не входит в результирующее множество. Для операции симметрической разности, помимо оператора ^ , также существует два специальных метода – symmetric_difference и symmetric_difference_update . Оба этих метода принимают iterable-объект в качестве аргумента, отличие же состоит в том, что symmetric_difference возвращает новый объект-множество, в то время как symmetric_difference_update изменяет исходное множество.
Заключение
Я надеюсь, мне удалось показать, что Python имеет очень удобные встроенные средства для работы с множествами. На практике это часто позволяет сократить количество кода, сделать его выразительнее и легче для восприятия, а следовательно и более поддерживаемым. Я буду рад, если у вас есть какие-либо конструктивные замечания и дополнения.
Множества в Python – это структура данных, которые содержат неупорядоченные элементы. Элементы также не является индексированным. Как и список, множество позволяет внесение и удаление элементов. Однако, есть ряд особенных характеристик, которые определяют и отделяют множество от других структур данных:
- Множество не содержит дубликаты элементов;
- Элементы множества являются неизменными (их нельзя менять), однако само по себе множество является изменяемым, и его можно менять;
- Так как элементы не индексируются, множества не поддерживают никаких операций среза и индексирования.
В этой статье мы обсудим различные операции, которые можно применять на множествах в Python.
Содержание:
Создание множеств
Существует два пути, следуя которым, мы можем создавать множества в Python.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Мы можем создать множество путем передачи всех элементов множества внутри фигурных скобок <> и разделить элементы при помощи запятых (,) . Множество может содержать любое количество элементов и элементы могут быть разных типов, к примеру, целые числа, строки, кортежи, и т. д. Однако, множество не поддерживает изменяемые элементы, такие как списки, словари, и так далее.
Рассмотрим пример создания множества в Python:
Только что мы создали множество чисел. Мы также можем создать множество из строк. Например:
Возможно вы обратили внимание на то, что элементы в выдаче выше находятся в другом порядке, отличном от того, как мы добавляли их в множество. Это связано с тем, что элементы множества находятся в произвольном порядке. Если вы запустите тот же код еще раз, возможно вы получите выдачу с элементами, которые каждый раз будут находиться в другом порядке.
Мы также можем создать множество с элементами разных типов. Например:
Все элементы в упомянутом выше множестве принадлежат разным типам.
Мы также можем создать множество из списков. Это можно сделать, вызвав встроенную функцию Python под названием set() . Например:
Как упоминалось ранее, множества не содержат дубликаты элементов. Предположим, наш список содержит дубликаты элементов, как показано ниже:
Множество удалило дубликаты и выдало только по одному экземпляру элементов. Это также происходит при создании множества с нуля. Например:
И снова, множество удалило дубликаты и вернуло только один из дублируемых объектов.
Создание пустого множества подразумевает определенную хитрость. Если вы используете пустые фигурные скобки <> в Python, вы скорее создадите пустой словарь, а не множество. Например:
Как показано в выдаче, тип переменной х является словарем.
Чтобы создать пустое множество в Python, мы должны использовать функцию set() без передачи какого-либо значения в параметрах, как показано ниже:
Выдача показывает, что мы создали множество.
Доступ к элементам множеств
Python не предоставляет прямой способ получения значения к отдельным элементам множества. Однако, мы можем использовать цикл для итерации через все элементы множества. Например:
months = set ( [ "Jan" , "Feb" , "March" , "Apr" , "May" , "June" , "July" , "Aug" , "Sep" , "Oct" , "Nov" , "Dec" ] )Мы также можем проверить наличие элемента во множестве при помощи in , как показано ниже:
months = set ( [ "Jan" , "Feb" , "March" , "Apr" , "May" , "June" , "July" , "Aug" , "Sep" , "Oct" , "Nov" , "Dec" ] ) months = set ( [ "Jan" , "Feb" , "March" , "Apr" , "May" , "June" , "July" , "Aug" , "Sep" , "Oct" , "Nov" , "Dec" ] )Добавление элементов во множество
Python позволяет нам вносить новые элементы во множество при помощи функции add() . Например:
months = set ( [ "Jan" , "March" , "Apr" , "May" , "June" , "July" , "Aug" , "Sep" , "Oct" , "Nov" , "Dec" ] )В следующем разделе мы обсудим, как удалять элементы из множеств.
Удаление элемента из множеств
Python позволяет нам удалять элемент из множества, но не используя индекс, так как множество элементов не индексированы. Элементы могут быть удалены при помощи обоих методов discard() и remove() .
Помните, что метод discard() не будет выдавать ошибку, если элемент не был найден во множестве. Однако, если метод remove() используется и элемент не был найден, возникнет ошибка.
Давайте продемонстрируем как удалять элемент при помощи метода discard() :
Элемент 3 был удален из множества.
Аналогично, метод remove() может использоваться следующим образом:
Теперь попробуем удалить элемент, которого нет во множестве. Сначала используем метод discard() :
Выдача выше показывает, что никакого воздействия на множество не было оказано. Теперь посмотрим, что выйдет из использования метода remove() по аналогичному сценарию:
Выдача показывает, что метод выдал ошибку KeyError, так как мы пытались удалить элемент, которого нет во множестве.
С методом pop() , мы можем удалить и вернуть элемент. Так как элементы находятся в произвольном порядке, мы не можем утверждать или предсказать, какой элемент будет удален.
Вы можете использовать тот же метод при удалении элемента и возврате элементов, которые остаются во множестве. Например:
Эти элементы остаются во множестве.
Метод Python под названием clear() поможет удалить все элементы во множестве. Например:
Результатом является пустой set() без каких-либо элементов внутри.
Объединение множеств
Предположим, у нас есть два множества, А и В. Объединение этих двух множеств — это множество со всеми элементами обеих множеств. Такая операция выполняется при помощи функции Python под названием union() .
Объединение может состоять из более чем двух множеств, и все их элементы сложатся в одно большое множество. Например:
При выполнении операции объединения, дубликаты игнорируются, так что только один из двух элементов дубликатов будет отображаться. Например:
Оператор | может также использоваться при поиске объединения двух или более множеств. Например:
Если вы хотите создать объединение из более двух множеств, разделите названия множеств при помощи оператора | . Взглянем на пример:
Пересечение множеств
Предположим, у вас есть два множества: А и В. Их пересечение представляет собой множество элементов, которые являются общими для А и для В.
Операция пересечения во множествах может быть достигнута как при помощи оператора & , так и метода intersection() . Рассмотрим пример:
В обеих множествах 3 является общим элементом. То же самое может быть достигнуто при использовании метода intersection() :
В следующем разделе мы обсудим, как определить разницу между множествами.
Разница между множествами
Предположим, у вас есть два множества: А и В. Разница между А и В (А — В) — это множество со всеми элементами, которые содержатся в А, но не в В. Соответственно, (В — А) — это множество со всеми элементами в В, но не в А.
В показанном выше скрипте, только первые три элемента множества set_a отсутствуют во множестве set_b , формируя нашу выдачу. Оператор минус - можно также применить для нахождения разницы между двумя множествами, как показано ниже:
Симметричная разница между множествами А и В — это множество с элементами, которые находятся в А и В, за исключением тех элементов, которые являются общими для обеих множеств. Это определяется использованием метода Python под названием symmetric_difference() , или оператора ^ . Посмотрим на пример:
Симметричную разницу можно также найти следующим образом:
Сравнение множеств
Мы можем сравнить множества в зависимости от того, какие элементы в них содержатся. Таким образом, мы можем сказать, является ли множество родительским, или дочерним от другого множества. Результат такого сравнения будет либо True , либо False .
Чтобы проверить, является ли множество А дочерним от В, мы можем выполнить следующую операцию:
Чтобы узнать является ли множество В дочерним от А, мы можем выполнить следующую операцию, соответственно:
months_b = set ( [ "Jan" , "Feb" , "March" , "Apr" , "May" , "June" , "July" , "Aug" , "Sep" , "Oct" , "Nov" , "Dec" ] )Дочернее и родительское множество может также быть проверено при помощи методов issubset() и issuperset() , как показано ниже:
months_b = set ( [ "Jan" , "Feb" , "March" , "Apr" , "May" , "June" , "July" , "Aug" , "Sep" , "Oct" , "Nov" , "Dec" ] )В следующем разделе мы обсудим некоторые из наиболее часто используемых методов для манипуляции множествами, предоставленных в Python, которые мы не успели упомянуть.
Методы множеств
Python содержит огромное количество встроенных методов, включая следующие:
Метод copy()
Этот метод возвращает копию множества. Например:
Выдача показывает, что х является копией множества string_set .
Метод isdisjoint()
Этот метод проверяет, является ли множество пересечением или нет. Если множества не содержат общих элементов, метод возвращает True , в противном случае — False . Например:
Оба множества не имеют общих элементов, что делает выдачу True .
Метод len()
Этот метод возвращает длину множества, которая является общим количеством элементов во множестве. Пример:
Выдача показывает, что длина множества является 4.
Frozenset в Python
Frozenset (замороженное множество) – это класс с характеристиками множества, однако, как только элементы становятся назначенными, их нельзя менять. Кортежи могут рассматриваться как неизменяемые списки, в то время как frozenset-ы — как неизменные множества.
Множества являются изменяемыми и нехешируемыми, это значит, что мы не можем использовать их как словарные ключи. Замороженные множества (frozenset) являются хешированными и могут использоваться в качестве ключей словаря.
Для создания замороженного множества, мы используем метод frozenset() . Давайте создадим два замороженных множества, Х и Y:
Замороженные множества поддерживают использование множественных методов Python, таких как copy() , difference() , symmetric_difference() , isdisjoint() , issubset() , intersection() , issuperset() и union() .
Вывод
Данная статья предоставляет подробное введение во множества языка программирования Python. Математическое определение множеств аналогично определению множеств в Python.
Множество — это набор элементов в произвольном порядке. Само по себе, множество является изменяемым, однако его элементы являются неизменяемыми.
Однако, мы можем добавлять и убирать элементы из множества без каких-либо проблем. В большей структур данных элементы являются индексированными. Однако, элементы множеств не являются индексированными. Это делает невозможным для нас выполнять операции, которые направлены на определенные элементы множества.
Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.
Читайте также: