Python集合与冻结集合高级一、frozenset作为字典键frozenset是不可变的哈希集合可以作为字典的键或集合的元素而普通set则不行。# frozenset作为字典键路由表 {frozenset({北京, 上海}): 京沪线,frozenset({广州, 深圳}): 广深线,frozenset({成都, 重庆}): 成渝线,}def 查询路线(城市1: str, 城市2: str) - str:根据两个城市查询路线名称路线键 frozenset({城市1, 城市2})return 路由表.get(路线键, 未知路线)print(f路线: {查询路线(北京, 上海)})print(f路线: {查询路线(上海, 北京)}) # 顺序无关# frozenset作为集合的元素用户权限组 {frozenset({读取, 写入}), # 普通用户frozenset({读取, 写入, 删除}), # 管理员frozenset({读取}), # 只读用户}print(f权限组数量: {len(用户权限组)})# 检查权限组合是否存在def 检查权限组合(*权限):return frozenset(权限) in 用户权限组print(f读写权限存在: {检查权限组合(读取, 写入)})二、集合/字典视图对象keys()、values()、items()返回的是动态视图反映底层dict的变化。配置 {主机: localhost, 端口: 8080, 调试: True}# 创建视图键视图 配置.keys()值视图 配置.values()项视图 配置.items()print(f键视图: {list(键视图)})# 修改原字典视图自动更新配置[超时] 30配置[主机] 192.168.1.1print(f更新后键视图: {list(键视图)}) # 包含新键print(f值视图: {list(值视图)})# 视图支持集合运算键视图和项视图其他配置 {主机: 10.0.0.1, 端口: 9090, 协议: https}交集键 配置.keys() 其他配置.keys()差集键 配置.keys() - 其他配置.keys()并集键 配置.keys() | 其他配置.keys()print(f共同的键: {交集键})print(f独有的键: {差集键})print(f所有键: {并集键})三、集合运算链式调用集合的union、intersection等方法可以链式调用返回新集合。基础用户 {张三, 李四, 王五}VIP用户 {李四, 赵六, 钱七}管理员 {王五, 孙八}黑名单 {赵六}# 链式集合运算找出所有可发送通知的用户可通知用户 (基础用户 | VIP用户) - 黑名单print(f可通知用户: {可通知用户})# 复杂的集合运算链结果 基础用户.intersection(VIP用户).union(管理员).difference(黑名单)print(f链式结果: {结果})# |, , -, ^ 原地操作会话权限 {读取, 写入}会话权限 | {删除} # 添加权限print(f更新后权限: {会话权限})四、集合推导式性能优化集合推导式比循环add方式更快内部有优化。import timedef 对比集合构建方式():对比集合推导式和循环add的性能数据量 100000# 使用集合推导式开始 time.perf_counter()集合1 {i % 5000 for i in range(数据量)}推导式耗时 time.perf_counter() - 开始# 使用for循环add开始 time.perf_counter()集合2 set()for i in range(数据量):集合2.add(i % 5000)循环耗时 time.perf_counter() - 开始print(f集合推导式: {推导式耗时:.4f}s)print(f循环add: {循环耗时:.4f}s)print(f推导式快 {循环耗时/推导式耗时:.2f} 倍)对比集合构建方式()# 带条件的集合推导式偶数平方集合 {x ** 2 for x in range(20) if x % 2 0}print(f偶数平方集合: {偶数平方集合})五、__contains__与in操作符集合的__contains__方法使用哈希表实现时间复杂度为O(1)。def 成员检测性能对比():对比列表和集合的成员检测性能数据量 100000测试集 set(range(数据量))测试列表 list(range(数据量))# 集合成员检测开始 time.perf_counter()for i in range(10000):_ i in 测试集集合耗时 time.perf_counter() - 开始# 列表成员检测开始 time.perf_counter()for i in range(10000):_ i in 测试列表列表耗时 time.perf_counter() - 开始print(f集合__contains__: {集合耗时:.4f}s)print(f列表__contains__: {列表耗时:.4f}s)print(f集合快 {列表耗时/集合耗时:.0f} 倍)成员检测性能对比()六、frozenset的高级应用缓存与去重def 生成缓存键(*args, **kwargs):为函数参数生成可哈希的缓存键位置键 frozenset(args) if len(args) 1 else args关键字键 frozenset(kwargs.items())return (位置键, 关键字键)# 使用frozenset做函数结果缓存from functools import lru_cachelru_cache(maxsize128)def 统计字频(文本: str, 忽略字符: frozenset frozenset()):统计文本中字符出现频率频率 {}for 字符 in 文本:if 字符 not in 忽略字符:频率[字符] 频率.get(字符, 0) 1return 频率文本 hello world标点 frozenset({,, ., !, ?})结果1 统计字频(文本, 标点)结果2 统计字频(文本) # 不带忽略字符print(f字频忽略标点: {结果1})七、小结frozenset作为可哈希的不可变集合在字典键、集合元素、缓存键等场景中表现出色。视图对象的动态特性与集合运算的结合为字典操作提供了函数式风格的支持。理解这些高级特性可以写出更高效、更优雅的Python代码。
Python集合与冻结集合高级
Python集合与冻结集合高级一、frozenset作为字典键frozenset是不可变的哈希集合可以作为字典的键或集合的元素而普通set则不行。# frozenset作为字典键路由表 {frozenset({北京, 上海}): 京沪线,frozenset({广州, 深圳}): 广深线,frozenset({成都, 重庆}): 成渝线,}def 查询路线(城市1: str, 城市2: str) - str:根据两个城市查询路线名称路线键 frozenset({城市1, 城市2})return 路由表.get(路线键, 未知路线)print(f路线: {查询路线(北京, 上海)})print(f路线: {查询路线(上海, 北京)}) # 顺序无关# frozenset作为集合的元素用户权限组 {frozenset({读取, 写入}), # 普通用户frozenset({读取, 写入, 删除}), # 管理员frozenset({读取}), # 只读用户}print(f权限组数量: {len(用户权限组)})# 检查权限组合是否存在def 检查权限组合(*权限):return frozenset(权限) in 用户权限组print(f读写权限存在: {检查权限组合(读取, 写入)})二、集合/字典视图对象keys()、values()、items()返回的是动态视图反映底层dict的变化。配置 {主机: localhost, 端口: 8080, 调试: True}# 创建视图键视图 配置.keys()值视图 配置.values()项视图 配置.items()print(f键视图: {list(键视图)})# 修改原字典视图自动更新配置[超时] 30配置[主机] 192.168.1.1print(f更新后键视图: {list(键视图)}) # 包含新键print(f值视图: {list(值视图)})# 视图支持集合运算键视图和项视图其他配置 {主机: 10.0.0.1, 端口: 9090, 协议: https}交集键 配置.keys() 其他配置.keys()差集键 配置.keys() - 其他配置.keys()并集键 配置.keys() | 其他配置.keys()print(f共同的键: {交集键})print(f独有的键: {差集键})print(f所有键: {并集键})三、集合运算链式调用集合的union、intersection等方法可以链式调用返回新集合。基础用户 {张三, 李四, 王五}VIP用户 {李四, 赵六, 钱七}管理员 {王五, 孙八}黑名单 {赵六}# 链式集合运算找出所有可发送通知的用户可通知用户 (基础用户 | VIP用户) - 黑名单print(f可通知用户: {可通知用户})# 复杂的集合运算链结果 基础用户.intersection(VIP用户).union(管理员).difference(黑名单)print(f链式结果: {结果})# |, , -, ^ 原地操作会话权限 {读取, 写入}会话权限 | {删除} # 添加权限print(f更新后权限: {会话权限})四、集合推导式性能优化集合推导式比循环add方式更快内部有优化。import timedef 对比集合构建方式():对比集合推导式和循环add的性能数据量 100000# 使用集合推导式开始 time.perf_counter()集合1 {i % 5000 for i in range(数据量)}推导式耗时 time.perf_counter() - 开始# 使用for循环add开始 time.perf_counter()集合2 set()for i in range(数据量):集合2.add(i % 5000)循环耗时 time.perf_counter() - 开始print(f集合推导式: {推导式耗时:.4f}s)print(f循环add: {循环耗时:.4f}s)print(f推导式快 {循环耗时/推导式耗时:.2f} 倍)对比集合构建方式()# 带条件的集合推导式偶数平方集合 {x ** 2 for x in range(20) if x % 2 0}print(f偶数平方集合: {偶数平方集合})五、__contains__与in操作符集合的__contains__方法使用哈希表实现时间复杂度为O(1)。def 成员检测性能对比():对比列表和集合的成员检测性能数据量 100000测试集 set(range(数据量))测试列表 list(range(数据量))# 集合成员检测开始 time.perf_counter()for i in range(10000):_ i in 测试集集合耗时 time.perf_counter() - 开始# 列表成员检测开始 time.perf_counter()for i in range(10000):_ i in 测试列表列表耗时 time.perf_counter() - 开始print(f集合__contains__: {集合耗时:.4f}s)print(f列表__contains__: {列表耗时:.4f}s)print(f集合快 {列表耗时/集合耗时:.0f} 倍)成员检测性能对比()六、frozenset的高级应用缓存与去重def 生成缓存键(*args, **kwargs):为函数参数生成可哈希的缓存键位置键 frozenset(args) if len(args) 1 else args关键字键 frozenset(kwargs.items())return (位置键, 关键字键)# 使用frozenset做函数结果缓存from functools import lru_cachelru_cache(maxsize128)def 统计字频(文本: str, 忽略字符: frozenset frozenset()):统计文本中字符出现频率频率 {}for 字符 in 文本:if 字符 not in 忽略字符:频率[字符] 频率.get(字符, 0) 1return 频率文本 hello world标点 frozenset({,, ., !, ?})结果1 统计字频(文本, 标点)结果2 统计字频(文本) # 不带忽略字符print(f字频忽略标点: {结果1})七、小结frozenset作为可哈希的不可变集合在字典键、集合元素、缓存键等场景中表现出色。视图对象的动态特性与集合运算的结合为字典操作提供了函数式风格的支持。理解这些高级特性可以写出更高效、更优雅的Python代码。
