数据结构用于组织数据以便在需要时有效访问。
它们是编程语言的重要组成部分，在Python中，它们包括：列表，词典，集合和元组。本文提供了集合数据结构的简要概述。
什么是套装？
- 这些是无重复元素的无序集合，可以使用Curly Braces（{}）或Set（）函数创建它们。
- 仅通过set（）函数来创建空集，因为{}将创建一个空词典，这是完全不同的数据结构。
- 集合是可变的，因此可以添加或删除元素。
- 集合用于会员资格测试，即检查序列中是否存在特定元素，消除重复条目以及数学操作。
创建集合
- 使用set（）函数
>>> a = set((1, 2, 3))
>>> a
{1, 2, 3}
- 使用卷曲括号
>>> my_set = {'Red', 'Yellow', 'Blue'}
>>> type(my_set)
<class 'set'>
修改集合
集合的突变性允许在集合中添加或去除元素，这在下面证明。
- 添加元素
>>> my_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> my_set.update((67,))
>>> my_set
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 67}
- 删除元素
>>> my_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> my_set.remove((5))
>>> my_set
{1, 2, 3, 4, 6}
集合中的数学操作
- 联合：两组的所有元素的集合，没有重复的，都使用了运算符或Union（）方法
>>> a = {1, 2, 3, 4, 5, 6,}
>>> b = {9, 10 ,1, 11, 4}
>>> a | b
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 11}
>>> a.union(b)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 11}
- 交叉点：两个集合的所有共同元素的集合，使用＆andsection（）方法
>>> a = {1, 2, 3, 4, 5, 6,}
>>> b = {9, 10 ,1, 11, 4}
>>> a & b
{1, 4}
>>> a.intersection(b)
{1, 4}
- 差异：第一组中不存在的所有元素的集合，使用– operator或nouther（）方法
>>> a = {1, 2, 3, 4, 5, 6,}
>>> b = {9, 10 ,1, 11, 4}
>>> a - b
{2, 3, 5, 6}
>>> a.difference(b)
{2, 3, 5, 6}
- 对称差异：第一组或第二组中的所有元素的集合，但在两者中都不使用，使用the^ocerator或symmetric_difference（）方法
>>> a = {1, 2, 3, 4, 5, 6,}
>>> b = {9, 10 ,1, 11, 4}
>>> a ^ b
{2, 3, 5, 6, 9, 10, 11}
>>> a.symmetric_difference(b)
{2, 3, 5, 6, 9, 10, 11}