惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

T
Threatpost
The Hacker News
The Hacker News
AWS News Blog
AWS News Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
T
Tenable Blog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Securelist
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Know Your Adversary
Know Your Adversary
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Latest news
Latest news
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
I
Intezer
F
Fortinet All Blogs
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
The Register - Security
The Register - Security
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
L
Lohrmann on Cybersecurity
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
P
Proofpoint News Feed
H
Help Net Security
T
Threat Research - Cisco Blogs
D
DataBreaches.Net
S
Schneier on Security
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Google DeepMind News
Google DeepMind News
P
Privacy International News Feed
S
Secure Thoughts
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Recorded Future
Recorded Future
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
MyScale Blog
MyScale Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
IT之家
IT之家
人人都是产品经理
人人都是产品经理
NISL@THU
NISL@THU
博客园 - Franky
T
Tor Project blog
G
GRAHAM CLULEY
博客园 - 【当耐特】
Jina AI
Jina AI
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
A
About on SuperTechFans
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"

Posts on WKLKEN THINKING

apisix 中的 lrucache apisix 中的服务发现机制 apisix 中的负载均衡 apisix etcd机制 聊聊框架 关于 k8s 的 zero downtime deployment 一些建议 apisix 遇到的一些问题 关于在除夕前一天换了一个洗衣机的故事 Django DRF 性能优化 DRF 的一些实践 Part1: Serializer DRF继承关系图 Better Code: 关于接口的灵活性 新的仓库: wklken/naming 缓存使用的一些经验 Better Code: 抽象: 可扩展性与可维护性的抉择 Better Code: 异常时, 该提示用户哪些信息? Better Code: 更好的异常日志打印 Go: some libs Go: go-redis/cache升级的坑 Go: logrus性能提升 Go: gin validation 远程办公的一点总结 Go: 开发过程中的一些bug 项目管理实践: 风险驱动开发 Go: 一种error wrap调用链处理方式 漫谈技术选型 Go: 基于 apitest 做handler层单元测试 Go: go-sql-driver interpolateparams参数优化 [分享]深度工作 你需要更多的思考时间 Django项目重构小结 工作七年小结: 学习,生活及其他 [分享]bash日常: bash-utils 极客时间推广海报 2017总结: 予时光以意义 k8s APIServer源码: api注册详细细节 k8s APIServer源码: api注册主体流程 k8s APIServer源码: 服务启动 k8s APIServer源码: go-restful框架 重构 - 读书笔记(Python示例) 写给新人的沟通建议 vim 杂谈 - 关于快速编辑 vim 杂谈 - 关于移动 读书笔记-重构: 章11 处理概括关系 读书笔记-重构: 章10 简化函数调用 读书笔记-重构: 章9 简化表达式 读书笔记-重构: 章8 重新组织数据 读书笔记-重构: 章7 在对象之间搬移特性 读书笔记-重构: 章6 重新组织函数 Python 代码规范小结 [分享]关于vim ElasticSearch集群部署文档 Logstash+ElasticSearch处理mysql慢查询日志 [分享]关于代码调试DE那些事 Logstash+ElasticSearch+Kibana- 实现相对通用的数据收集分析 ELK维护的一些点(二) [分享]Python源码剖析-数据结构 一些Centos Python生产环境的部署命令 摘录<<6个月学会任何一种外语>> ELK 维护的一些点 也许是一个新的开始 一些vim的个性化配置 读书笔记-调试九法 这段时间的一些想法 Python 源码阅读 - 垃圾回收机制 我为什么要写博客 APUE笔记-第一章 UNIX基础知识 Python源码阅读-闭包的实现 Python源码阅读-内存管理机制(二) Python源码阅读-内存管理机制(一) Python-基础-数据结构小结 '活动'设计的一些trick 一些简单的Python测试题 我的tmux配置及说明【k-tmux】 Review and Restart 工作四周年小结 vim插件: surround & repeat[成对符号编辑] vim插件: gundo[时光机] vim插件: expand-region[区域选中] vim插件: quickrun[快速执行] vim插件: trailing-whitespace[行尾空格处理] vim插件: closetag[成对标签补全] vim插件: ctrlp[文件搜索] vim插件: airline[状态栏增强] vim插件: theme[主题] vim插件: tagbar[大纲式导航] vim插件: nerdcommenter[快速注释] vim插件: rainbow_parentheses[括号高亮] vim插件: syntastic[语法检查] vim插件: delimitmate[符号自动补全] vim插件: matchit[成对标签跳转] vim插件: easy-align[快速对齐] vim插件: multiple-cursors[多光标操作] vim插件: vim-signature[快速标记跳转] vim插件: easymotion[快速跳转] vim插件: vundle[管理插件] Elasticsearch几个问题的解决 分享一份 Vim 简介PPT k-vim 更新9.0版本 关于知识管理工具的思考
Python-基础-集合小结
2013-03-10 · via Posts on WKLKEN THINKING

##集合

###简介 python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素.

sets 支持 x in set, len(set), 和 for x in set。

集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.

作为一个无序的集合,sets 不记录元素位置或者插入点。因此,sets 不支持 indexing, slicing, 或其它类序列(sequence-like)的操作。

set为可变集合

frozenset为固定集合

可变集合特有的方法: add, remove, discard, pop, clear, 这些接受对象的方法, 参数必须是可哈希的

###声明

用集合的工厂方法 set()和 frozenset():

set

>>> s = set('cheeseshop')
>>> s
set(['c', 'e', 'h', 'o', 'p', 's'])

frozenset

>>> b = frozenset([1,2,3,2])
>>> b
frozenset([1, 2, 3])
>>> b.add(4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'

Set 和 ImmutableSet

字符串->字符集

>>> set('hello')
set(['h', 'e', 'l', 'o'])

列表/元组->集合

>>> set([1,2,3,2,1])
set([1, 2, 3])
>>> set((1,2,3,2,1))
set([1, 2, 3])

甚至是 字典->集合

>>> a = {'name':'tom','age':22,'score':22}
>>> set(a)
set(['age', 'score', 'name'])

###常用操作

####成员关系

>>> h = set('hello')
>>> h
set(['h', 'e', 'l', 'o'])
>>> 'l' in h
True
>>> 'l' not in h
False

####新增删除 新增单个元素 s.add(x)

向 set “s”中增加元素 x

>>> a = set([1,2,3,4,2])
>>> a
set([1, 2, 3, 4])
>>> a.add(2)
>>> a
set([1, 2, 3, 4])
>>> a.add(5)
>>> a
set([1, 2, 3, 4, 5])

新增多个元素

s.update(t)

s |= t

>>> a = set([1,2,3])
>>> b = set([2,3,4])
>>> a.update(b)
>>> a
set([1, 2, 3, 4])
>>> b
set([2, 3, 4])

删除

s.remove(x)

从 set “s”中删除元素 x, 如果不存在则引发 KeyError

>>> a
set([1, 2, 3, 4, 5])
>>> a.remove(4)
>>> a
set([1, 2, 3, 5])
>>> a.remove(4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 4

s.discard(x)

如果在 set “s”中存在元素 x, 则删除

>>> a
set([1, 2, 3, 5])
>>> a.discard(3)
>>> a
set([1, 2, 5])
>>> a.discard(3)
>>> a
set([1, 2, 5])

s.pop()

删除并且返回 set “s”中的一个不确定的元素, 如果为空则引发 KeyError

>>> a
set([1, 5])
>>> a.pop()
1
>>> a.pop()
5
>>> a.pop()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'pop from an empty set'

s.clear()

删除 set “s”中的所有元素

>>> a
set([1, 2, 3, 4])
>>> a.clear()
>>> a
set([])

>>> b = set([1,2,3])
>>> del b

####集合间操作 注意,集合操作可以通过函数进行,也存在等价的运算符

1.交集

s.union(t) 等价 s | t

返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的每一个元素

2.并集

s.intersection(t) 等价 s & t

返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的公共元素

3.差集

s.difference(t) 等价 s - t

返回一个新的 set 包含 s 中有但是 t 中没有的元素

4.差分集

s.symmetric_difference(t) 等价 s ^ t

返回一个新的 set 包含 s 和 t 中不重复的元素

>>> a = set([1,2,3])
>>> b = set([2,3,4])
>>> a.symmetric_difference(b)
set([1, 4])

5.关系判断

s.issubset(t) 等价 s <= t

测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中

s.issuperset(t) 等价 s >= t

测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中

6.浅拷贝

>>> a
set([1, 2, 3])
>>> b = a.copy()
>>> b
set([1, 2, 3])

###其他 1.用的较少的函数

s.intersection_update(t) 等价 s &= t

返回只保留含有 set “t”中元素的 set “s”

s.difference_update(t) 等价 s -= t

返回删除了 set “t”中含有的元素后的 set “s”

s.symmetric_difference_update(t) 等价 s ^= t

返回含有 set “t”或者 set “s”中有而不是两者都有的元素的 set “s”

补充

集合推导(2013-08-13)

>>> { x for x in range(10) }
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

The end!

To be continue

wklken

Email: wklken@yeah.net

Blog: http://blog.csdn.net/wklken

2013-03-10

转载请注明出处,谢谢