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今天我们来总结python常用数据类型，集合的基本操作：增删改查

目录

一、集合（set）

集合的三大特点：

创建集合的两种方式：

增加元素

删除元素

查询元素

集合运算（超实用）

二、集合操作速查表

一、集合（set）：不重复的无序小仓库

集合的三大特点：

• 元素不重复：自动去重，省心省力
• 无序：不能按顺序取，不能索引
• 元素必须是不可变类型：数字、字符串、元组可以，列表不行

创建集合的两种方式：

• 花括号法：{元素1, 元素2}
• set()函数：set()创建空集合，或把其他类型转成集合

# 方式一：花括号直接创建（重复元素会自动去掉） fruits = {"苹果", "香蕉", "橙子", "苹果"} print(fruits) # 方式二：用set()函数创建空集合 empty_set = set() print(empty_set, type(empty_set)) # 把列表转成集合，自动去重 numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4] unique_numbers = set(numbers) print(unique_numbers)

关键点：空集合必须用set()，用{}创建的是空字典，这个坑别踩！

增加元素

• add(元素)：加一个元素
• update(可迭代对象)：加多个元素

s = {"Python", "Java"} # add()只能加单个元素 s.add("Go") print(s) # 输出：{'Python', 'Java', 'Go'} # update()可以加多个元素 s.update(["C++", "JavaScript"]) print(s) # 输出： {'Python', 'Java', 'Go', 'C++', 'JavaScript'}

关键：可迭代对象就是可以逐一遍历其元素的数据结构（是可以用在for循环中的任何对象——字符串，元组，列表。集合），set.update()方法可以将这些对象中的每个元素都添加到集合中

删除元素

• remove(元素)：删除指定元素，不存在会报错（不推荐）
• discard(元素)：删除指定元素，不存在也不报错（推荐）
• pop()：随机删一个并返回它
• clear()：清空集合

s = {"Python", "Java", "Go", "C++"} # remove()：元素不存在会报错 s.remove("Java") print(s) # 输出：{'Python', 'C++', 'Go'} # discard()：元素不存在也不报错，更安全 s.discard("Go") s.discard("不存在的") # 不会报错 print(s) # 输出：{'Python', 'C++'} # pop()：随机删除一个 removed = s.pop() print(f"被删掉的是：{removed}") # 输出：被删掉的是：Python print(f"剩下：{s}") # 输出：剩下：{'C++'} # clear()：全部清空 s.clear() print(f"清空后：{s}") # 输出：清空后：set()

关键：优先用discard()，比remove()安全一万倍！pop()随机删，clear()一键清空

查询元素

• 元素 in 集合：判断是否存在，存在返回True
• 元素 not in 集合：判断是否不存在，不存在返回True

s = {"Python", "Java", "Go"} # in判断是否存在 print("Python" in s) # 在集合里 True print("JavaScript" in s) # 不在集合里 False # not in判断不存在 print("JavaScript" not in s) # True

关键：集合的in查询速度比列表快得多，数据量越大优势越明显

集合运算（超实用）

方法列举：

• 集合1 | 集合2：并集（所有元素）
• 集合1 & 集合2：交集（共同元素）
• 集合1 - 集合2：差集（只在集合1里的）
• 集合1 ^ 集合2：对称差集（只在一个集合里的）

a = {1, 2, 3, 4} b = {3, 4, 5, 6} # 并集：| print(a | b) # {1, 2, 3, 4, 5, 6} # 交集：& print(a & b) # {3, 4} # 差集：- print(a - b) # {1, 2} # 对称差集：^ print(a ^ b) # {1, 2, 5, 6}

关键点：集合运算在数据处理中经常用到，比如找共同用户、不同标签等

二、集合操作速查表