Adicionando elementos aos conjuntos de Python

Já percebeu como os conjuntos podem simplificar a singularidade de dados? Frequentemente falamos sobre a criação e iteração de conjuntos, mas o simples ato de adicionar elementos às vezes é encoberto. No entanto, entender como a operação Adicionar funciona pode salvá -lo de falhas silenciosas ou erros de tipo. Então, o que realmente acontece sob o capô quando você liga para adicionar um conjunto? O método ADD garante apenas uma instância de cada item de hashable e levanta um erro para tipos não laváveis. A compreensão desse comportamento ajuda a evitar bugs sutis e escrever código mais limpo. Ao dominar a ADD e seus irmãos, como a atualização, você pode criar coleções confiáveis que mantêm a singularidade sem esforço. Entender Python Define um conjunto de Python é uma coleção não ordenada de itens exclusivos. Ao contrário das listas, que requerem elementos de anexação ou inserção, os conjuntos usam o método Add para incluir novos valores. Essa distinção torna os conjuntos ideais para testes de associação, eliminando duplicatas e executando operações matemáticas como união ou interseção. Internamente, os conjuntos são apoiados por tabelas de hash; portanto, cada elemento deve ser hashable (imutável). Quando você adiciona um novo item, o Python calcula seu hash e o coloca no slot certo. Se já existe um hash idêntico, o Python verifica a igualdade e pula a inserção. Dica: pense em um conjunto de verificador de associação rápida. Se você precisar de pedidos ou duplicados, use uma lista ou tupla. Mergulhe mais fundo nas operações de lista com este Append verss Insert explicado. Define brilha quando você se preocupa se existe um item. Eles alimentam tarefas como verificar visitantes exclusivos, desduplicar entradas de log ou acompanhar os arquivos processados. Depois de entender a natureza deles, você identificará oportunidades de trocar listas por sets e obter clareza e velocidade. Using add Method To add an element to a set, call its add() method: fruits = {‘apple’, ‘banana’} fruits.add(‘cherry’) print(fruits) # {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’} fruits.add(‘banana’) print(fruits) # {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’} Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Notice que adicionar uma duplicata não tem efeito. O método add () sempre retorna nenhum. Se você tentar adicionar um tipo ilegal como uma lista, você obterá um TypeError: Numbers = {1, 2, 3} números.add ([4, 5]) # TypeError: Unsashable Type: ‘List’ Digite o modo de saída de tela cheia de tela cheia, porque os conjuntos dependem de hashes, você pode adicionar apenas objetos imutáveis: strings, tuplas, números e congelamentos. Se você precisar incluir uma estrutura semelhante a uma lista, converta-a em uma tupla primeiro: itens = set () items.add (tupla ([1, 2, 3])) Digite o modo de tela de tela cheia Modo de tela cheia Mastering Add () é a primeira etapa para funcionar efetivamente com os conjuntos. Depois de adicionar confortavelmente elementos, você encontrará conjuntos rapidamente para construir e sem esforço para manter. Adicionando vários itens quando você precisar adicionar vários itens de uma só vez, use update (). Este método aceita qualquer iterável, de listas a outros conjuntos: colors = {‘Red’, ‘Blue’} colors.update ([‘green’, ‘yellow’]) Print (cores) # {‘Red’, ‘Blue’, ‘Green’, ‘Yellow’} mais = {‘Black’, ‘White’} colors.Update (mais) Impressão (cores) Digite o modo de tela cheia de tela cheia no modo de tela inteira sob o capô, atualização () através de cada elemento no item Iterable e aplica (). É mais eficiente e mais limpo do que chamar add () repetidamente. Você pode até encadear chamadas de atualização: s = set () s.Update (‘ABC’, [1, 2, 3]{‘x’, ‘y’}) impressão (s) # {‘a’, ‘b’, ‘c’, 1,2,3, ‘x’, ‘y’} Digite o modo de saída de tela cheia do modo de tela cheia se você passar uma string, a atualização a trata como um iterável dos caracteres. Para adicionar a string inteira como um item, envolva -a em uma lista ou tupla: s = set () s.Update ([‘hello’]) IMPRESSÃO (S) # {‘Hello’} Digite o modo de saída de tela cheia de tela cheia usando update (), você mantém seu código conciso e limpo. É perfeito para mesclar fontes de dados, semear um conjunto ou achatar várias coleções em um grupo único. Armadilhas comuns até desenvolvedores experientes podem tropeçar em peculiaridades. Aqui estão alguns pontos de captura: itens não laváveis: você não pode adicionar listas ou dicionários. Converta primeiro em tuplas ou congelamentos. Falhas silenciosas: add () retorna nenhuma. Não escreva condições como se myset.add (x):… Padrões mutáveis: evite usar um conjunto como um argumento padrão nas funções. Pode persistir entre chamadas. DEFT add_to_set (item, contêiner = set ()): container.add (item) retornar contêiner # Contêiner continua crescendo através de chamadas! Digite a serialização do modo de tela cheia de tela cheia: o JSON não pode lidar diretamente com os conjuntos. Você receberá um TypeError ao despejar. Importar json s = {1, 2, 3} json.dumps (s) # typeError: objeto do tipo conjunto de tipos não é json serializável Digite o modo de tela cheia Sair do modo de tela cheia Dica: Converta Conjuntos em listas antes do JSON despejar ou usar um codificador personalizado. Veja este guia JSON Stringify para obter dicas. Ao assistir a essas armadilhas, você evitará bugs e escreverá um código mais confiável baseado em conjuntos. O mundo real usa conjuntos se destacam para lidar com itens exclusivos nas tarefas diárias. Aqui estão alguns cenários: Processamento de log: rastrear endereços IP exclusivos ou IDs de usuário. Limpeza de dados: remova linhas ou entradas duplicadas. Algoritmos de gráfico: Armazene os nós visitados em BFS ou DFS. Verificações de permissão: Combine as funções do usuário sem repetições. # Desduplique uma lista de emails emails = [‘a@example.com’, ‘b@example.com’, ‘a@example.com’]
exclusivo = set (emails) Digite o modo de saída de tela cheia em aplicativos da web, você pode reunir tags ou categorias e garantir que cada uma apareça uma vez. Nos scripts, você pode manter um conjunto de arquivos processados para evitar o reprocessamento. Mesmo na ciência de dados, os conjuntos ajudam a filtrar o ruído antes da análise. Quando o desempenho é importante, os conjuntos geralmente superam as listas para testes de associação: se user_id em viu_ids: continue visto_ids.add (user_id) insira o modo de saída do modo de tela cheia, pensando em conjuntos, você descarrega o manuseio duplicado para o mecanismo otimizado do Python, tornando seu código mais rápido e mais claro. Considerações sobre desempenho adicionar elementos a um conjunto é, em média, o (1) tempo, graças ao hash. No entanto, o pior caso pode degradar se muitas colisões ocorrerem. O Python redimensiona as tabelas de hash à medida que crescem, o que pode desacelerar momentaneamente adicionar ou atualizar chamadas. A boa notícia é que esses desmaios acontecem com pouca frequência. Importar tempo s = set () start = time.time () para i no intervalo (1000000): s.Add (i) decorrido = time.time () – iniciar a impressão (f “adicionou 1m itens em {decorrido: .2f} s”) Digite o modo de tela completa de saída de tela cheia de uso de memória para conjuntos é maior que as listas, o tamanho do equilíbrio contra a velocidade. Se você precisar apenas de uma pequena coleção, uma lista pode ser mais magra. Mas para milhares de pesquisas ou tarefas de desduplicação, os conjuntos são recompensados. Dica: Quando hash de objetos complexos, implemente hash com sabedoria. As funções de hash ruins levam a mais colisões e operações mais lentas. Se você perfurar e ver picos durante o add (), considere pré-dimensionar o conjunto adicionando entradas fictícias ou escolhendo uma estrutura de dados alternativa, como uma lista classificada ou uma biblioteca especializada. Conclusão O domínio de como adicionar aos conjuntos de Python é mais do que um detalhe trivial. Com Add () e Update (), você pode criar coleções que imponham a singularidade sem esforço. Você evitará bugs de itens ilegais, falhas silenciosas e erros de serialização se seguir as práticas recomendadas. Nos aplicativos do mundo real-da limpeza de dados ao manuseio de permissão-os setores tornam seu código mais rápido e mais claro. Da próxima vez que você enfrentar uma lista cheia de duplicatas ou precisa de testes rápidos de associação, procure um conjunto. Lembre -se de converter itens mutáveis, procurar as armadilhas JSON e apoiar -se na atualização () para inserções em massa. Armado com essas dicas, você escreverá o código Python robusto, conciso e pronto para tarefas críticas de desempenho.

Fonte