Python高级编程

描述

集合，列表生成式，生成器，迭代器，切片

Python 中的集合类型是一种无序、不重复的数据容器，用于存储可哈希（hashable）的元素。Python 提供了两种内置的集合类型：set 和 frozenset。下面我将详细描述这两种类型，并举例说明它们的用法。

Set（集合）

集合（set）是一种可变的、无序的、不重复的数据集合。它基于哈希表实现，因此具有高效的查找和插入操作。集合中的元素必须是可哈希的，因此可以包含数字、字符串、元组等不可变类型的元素，但不能包含列表、字典等可变类型的元素。

创建集合

可以使用花括号 {} 或 set() 函数来创建集合。

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# 使用花括号创建集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

# 使用 set() 函数创建集合
another_set = set([4, 5, 6, 7, 8])

添加和删除元素

可以使用 add() 方法向集合中添加元素，使用 remove() 或 discard() 方法删除元素。

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my_set.add(6)
print(my_set)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5, 6}

my_set.remove(3)
print(my_set)  # Output: {1, 2, 4, 5, 6}

my_set.discard(2)
print(my_set)  # Output: {1, 4, 5, 6}

集合运算

集合支持多种数学运算，如并集、交集、差集和对称差等。

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set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 8}

#并集
union_set = set1 | set2  # 或者使用 set1.union(set2)
print(union_set)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

#交集
intersection_set = set1 & set2  # 或者使用 set1.intersection(set2)
print(intersection_set)  # Output: {4, 5}

#差集
difference_set = set1 - set2  # 或者使用 set1.difference(set2)
print(difference_set)  # Output: {1, 2, 3}

#对称差
symmetric_difference_set = set1 ^ set2  # 或者使用 set1.symmetric_difference(set2)
print(symmetric_difference_set)  # Output: {1, 2, 3, 6, 7, 8}

Frozenset（冻结集合）

冻结集合（frozenset）是一种不可变的集合类型，一旦创建就不能修改。具有与集合相同的性质，但不支持添加、删除或修改元素的操作。

创建冻结集合

可以使用 frozenset() 函数来创建冻结集合。

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frozen_set = frozenset([1, 2, 3, 4, 5])

不可变性

冻结集合是不可变的，因此不能对其进行修改操作。

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# 尝试添加元素到冻结集合中将会引发 TypeError
frozen_set.add(6)  # TypeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'

适用场景

冻结集合通常用于需要不可变性的场景，例如作为字典的键或其他集合的元素。

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# 使用冻结集合作为字典的键
dict_with_frozenset = {frozen_set: 'value'}

# 使用冻结集合作为集合的元素
set_with_frozenset = {frozen_set}

示例

现在，让我们通过一个示例来展示集合和冻结集合的使用。

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# 创建两个集合
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 8}

#计算并集
union_set = set1 | set2
print("Union set:", union_set)

#创建一个冻结集合
frozen_set = frozenset([4, 5, 6, 9, 10])

#使用冻结集合作为字典的键
my_dict = {frozen_set: "Frozen Set Example"}

print("Dictionary with frozen set as key:", my_dict)

这个示例展示了集合的并集操作以及如何使用冻结集合作为字典的键。

列表生成式（List Comprehension）

列表生成式是一种简洁的语法，用于快速创建列表。允许我们在一行代码中根据某种规则生成一个新的列表。

示例：

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#生成一个包含1到10的平方的列表
squared_numbers = [x**2 for x in range(1, 11)]
print(squared_numbers)

生成器（Generator）

生成器是一种特殊的迭代器，可以按需生成数据，而不需要一次性将所有数据存储在内存中。生成器使用yield关键字来产生值，并可以暂停和恢复状态。

示例：

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# 生成一个简单的生成器，返回1到5的数
def simple_generator():
    for i in range(1, 6):
        yield i

gen = simple_generator()
for value in gen:
    print(value)

迭代器（Iterator）

迭代器是一个带有__iter__()和__next__()方法的对象，用于遍历集合中的元素，例如列表、元组和字典。迭代器可以通过iter()函数来创建，然后使用next()方法逐个获取元素。

示例：

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# 创建一个迭代器对象
my_list = [1, 2, 3]
my_iter = iter(my_list)

# 使用 next() 方法依次获取元素
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))

切片（Slicing）

切片是用于从序列中获取子序列的一种功能。可用于列表、元组、字符串等序列类型。通过指定起始索引、终止索引和步长，可以灵活地获取需要的元素。

示例：

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my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 获取索引1到5（不包括5）的元素
slice_result = my_list[1:5]
print(slice_result)

# 使用步长2获取偶数索引位置的元素
slice_even = my_list[::2]
print(slice_even)