Множества в python (set, frozenset)

Числовой тип данных

Числовой тип данных Python используется для хранения числовых значений, например;

1. int – содержит целые числа со знаком неограниченной длины.
2. long – содержит длинные целые числа (существует в Python 2.x, не рекомендуется в Python 3.x).
3. float – содержит числа с плавающей точкой с точностью до 15 десятичных знаков.
4. комплексный – содержит комплексные числа.

В Python нам не нужно определять тип данных при объявлении переменной, такой как C или C ++. Мы можем просто присвоить значения переменной. Но если мы хотим увидеть, какой тип числового значения он содержит прямо сейчас, мы можем использовать type(), например:

 # создать переменную с целочисленным значением.
а = 100
print ("Тип переменной, имеющей значение", a, "is", type (a))

# создать переменную со значением с плавающей запятой.
b = 10,2345
print ("Тип переменной, имеющей значение", b, "is", type (b))

# создать переменную со сложным значением.
с = 100 + 3j
print ("Тип переменной, имеющей значение", c, "is", type (c))

Если вы запустите приведенный выше код, вы увидите результат, как на изображении ниже.

Стилизация print

icecream

Для форматирования вывода существует одна удобная библиотека под названием icecream. Она помогает упростить написание логов или принтов для отладки. Рассмотрим пример её работы:

Чтобы подключить информацию о том, в каком месте программы происходит вывод, необходимо добавить всего лишь один аргумент в конфигурации модуля:

Это помогает более точно понять в каком месте происходит сбой в работе программы:

Также можно поменять префикс, который добавляется в начале строки, по дефолту он задан “ic|”. Удобно добавить время для вывода, чтобы видеть в какой момент времени и сколько занимал переход от одного принта к другому.

Если у вас уже имеются расставленные принты в коде, то легко можно переприсвоить print на ic:

Рассмотрим пример вывода более сложных структур, например, словарей:

Как видно на скриншоте, то вывод данных в таком формате читать гораздо легче, нежели обычный принт.

Также эта библиотека предоставляет возможность стилизовать вывод в зависимости от предоставляемых данных. Например, если есть необходимость дополнительно оформлять текст ошибки (Exception) или есть желание дополнительно выводить тип данных:

colorama

Еще одна полезная библиотека — colorama, она позволит раскрашивать текст в консоли. Её удобно использовать совместно с библиотекой icecream. Рассмотрим пару примеров:

Operations on sets

This is how you perform the well-known in Python:

A | B A.union(B)	Returns a set which is the union of sets and .
A |= B A.update(B)	Adds all elements of array to the set .
A & B A.intersection(B)	Returns a set which is the intersection of sets and .
A &= B A.intersection_update(B)	Leaves in the set only items that belong to the set .
A — B A.difference(B)	Returns the set difference of and (the elements included in , but not included in ).
A -= B A.difference_update(B)	Removes all elements of from the set .
A ^ B A.symmetric_difference(B)	Returns the symmetric difference of sets and (the elements belonging to either or , but not to both sets simultaneously).
A ^= B A.symmetric_difference_update(B)	Writes in the symmetric difference of sets and .
A <= B A.issubset(B)	Returns if is a subset of .
A >= B A.issuperset(B)	Returns if is a subset of .
A < B	Equivalent to
A > B	Equivalent to

Другие операции над множествами

Проверка принадлежности к множеству

Мы можем проверить, существует ли элемент во множестве, используя ключевое слово in.

# инициализируем my_set
my_set = set("apple")

# проверяем, присутствует ли 'a'
# Вывод: True
print('a' in my_set)

# проверяем, присутствует ли 'p' 
# Вывод: False
print('p' not in my_set)

Итерация множества

Используя цикл for, можно выполнить переборку каждого элемента во множестве.

>>> for letter in set("apple"):
...     print(letter)
...    
a
p
e
l

Встроенные функции с множествами

Встроенные функции, такие как all(), any(), enumerate(), len(), max(), min(), sorted(), sum() , используются с множеством для выполнения различных задач.

Встроенные функции для работы с множествами
Функция	Описание
all()	Возвращает значение True, если все элементы множества являются true (или если множество пусто).
any()	Возвращает значение True, если какой-либо элемент множества является true. Если множество пусто, возвращает значение False.
enumerate()	Возвращает пронумерованный объект. Содержит индекс и значение всех элементов множества в виде пары.
len()	Возвращает длину (количество элементов) множества.
max()	Возвращает наибольший элемент во множестве.
min()	Возвращает наименьший элемент во множестве.
sorted()	Возвращает новый отсортированный список, состоящий из элементов множества (не сортирует само множество).
sum()	Возвращает сумму всех элементов множества.

Python Frozenset

Frozenset — это новый класс, который имеет характеристики множества. Но его элементы не могут быть изменены после назначения. В то время как кортежи представляют собой неизменяемые списки, Frozensets являются неизменяемыми множествами.

Frozenset может быть создан с помощью функции frozenset(). Этот тип данных поддерживает такие методы, как copy(), difference(), intersection(), isdisjoint(), issubset(), issuperset(), symmetric_difference() и union(). Но он не поддерживает методы добавления или удаления элементов.

# инициализируем A и B
A = frozenset()
B = frozenset() 

Протестируйте эти примеры.

>>> A.isdisjoint(B)
False
>>> A.difference(B)
frozenset({1, 2})
>>> A | B
frozenset({1, 2, 3, 4, 5, 6})
>>> A.add(3)
...
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'

Removing elements from a set

A particular item can be removed from a set using the methods and .

The only difference between the two is that the function leaves a set unchanged if the element is not present in the set. On the other hand, the function will raise an error in such a condition (if element is not present in the set).

The following example will illustrate this.

Output

{1, 3, 4, 5, 6}
{1, 3, 5, 6}
{1, 3, 5}
{1, 3, 5}
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 28, in <module>
KeyError: 2

Similarly, we can remove and return an item using the method.

Since set is an unordered data type, there is no way of determining which item will be popped. It is completely arbitrary.

We can also remove all the items from a set using the method.

Output

{'H', 'l', 'r', 'W', 'o', 'd', 'e'}
H
{'r', 'W', 'o', 'd', 'e'}
set()

Программирование сокетов

Чтобы понять программирование сокетов Python, нам нужно знать о трех интересных темах – Socket Server, Socket Client и Socket.

Итак, что такое сервер? Сервер – это программное обеспечение, которое ожидает запросов клиентов и обслуживает или обрабатывает их соответственно.

С другой стороны, клиент запрашивает эту услугу. Клиентская программа запрашивает некоторые ресурсы к серверу, и сервер отвечает на этот запрос.

Socket – это конечная точка двунаправленного канала связи между сервером и клиентом. Сокеты могут обмениваться данными внутри процесса, между процессами на одной машине или между процессами на разных машинах. Для любого взаимодействия с удаленной программой мы должны подключаться через порт сокета.

Основная цель этого руководства по программированию сокетов – познакомить вас с тем, как сервер сокетов и клиент взаимодействуют друг с другом. Вы также узнаете, как написать программу сервера сокетов в Python.

Списки

Чтобы создать список используйте квадратные скобки или функцию :

my_list1 = [] # Пустой список
my_list2 = list() # Пустой список

1 2	my_list1=# Пустой список my_list2=list()# Пустой список

Список сохраняет порядок элементов с которым создаётся или в котором элементы добавляются. Списки являются последовательностями и поддерживают доступ к элементам по индексу, другие свойства последовательностей будут описаны в следующих главах.

Первый элемент списка находится под индексом 0, последний — на единицу меньше длины списка.

>>> name =
>>> name
‘obi’
>>> name
‘ike’
>>> name
‘nwosu’

1 2 3 4 5 6 7

>>>name=»obi»,»ike»,»nwosu» >>>name ‘obi’ >>>name1 ‘ike’ >>>name2 ‘nwosu’

Метод добавляет элемент в список.

>>> name =
>>> name.append(«nkem»)
>>> names

1 2 3 4

>>>name=»obi»,»ike»,»nwosu» >>>name.append(«nkem») >>>names «obi»,»ike»,»nwosu»,»nkem»

Метод добавляет элемент в любое место списка.

>>> name =
>>> name.insert(1, «nkem»)
>>> names

1 2 3 4

>>>name=»obi»,»ike»,»nwosu» >>>name.insert(1,»nkem») >>>names «obi»,»nkem»,»ike»,»nwosu»

Оператор объединяет два и более списка.

>>> name =
>>> name1 =
>>> name + name1

1 2 3 4

>>>name=»obi»,»ike»,»nwosu» >>>name1=»James» >>>name+name1 «obi»,»ike»,»nwosu»,»James»

Для просмотра всех методов списка запустите команду .

Set Operations in Python

Sets are used to carry out mathematical functionality set operations such as union, difference, intersection, and symmetric difference.

Set Union – Inclusion of all elements from both the sets.

Union operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Union of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {6, 7, 8}

print(X | Y)
print(Y.union(X))

Output:

{1, 2, 3, 6, 7, 8} {1, 2, 3, 6, 7, 8}

Set Intersection – Inclusion of elements that are common to both the sets.

Intersection operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using ) method

Example: Intersection of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X & Y)
print(Y.intersection(X))

Output:

{2, 3} {2, 3}

Set Difference – Inclusion of elements from either of the sets.

(A – B) contains the elements that are only in set A but not in set B.

(B – A) contains the elements that are only in set B but not in set A.

Difference operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Difference of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X - Y)

print(Y.difference(X))

Output:

{1} {8}

Symmetric Difference operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Symmetric Difference of Sets

X = {1, 2, 3, 9, 0}
Y = {3, 2, 8, 7, 5}

print(X ^ Y)

print(Y.symmetric_difference(X))

Output:

{0, 1, 5, 7, 8, 9} {0, 1, 5, 7, 8, 9}

Python set membership testing

The and operators test for
the existence of an element in the set.

python_set_membership.py

#!/usr/bin/python3

words = { "spring", "table", "cup", "bottle", "coin" }

word = 'cup'

if (word in words):
    print("{0} is present in the set".format(word))
else:
    print("{0} is not present in the set".format(word))    

word = 'tree'

if (word not in words):
    print("{0} is not present in the set".format(word))
else:
    print("{0} is present in the set".format(word)) 

We check if two words are present in the set with the membership
operators.

$ ./python_set_membership.py 
cup is present in the set
tree is not present in the set

This is the output.

Отношения между множествами

Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.

Равные множества

Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.

Непересекающиеся множества

Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.

Подмножество и надмножество

Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.

Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества.

Само множество является подмножеством самого себя.

Bintrees

Так есть же модуль bintrees! Это же то, что нам нужно? И да, и нет. Его разработка была приостановлена в 2020 году со словами .

Пакет предлагает нам несколько структур. К сожалению, ни одна из них не поддерживает операции и подобные, так что эти струкруты являются аналогами . Посмотрим же, на что они способны:

Название говорит само за себя, — красно-чёрное дерево, — несбалансированное двоичное дерево, префикс означает реализацию на (соответственно, необходимо наличие , если используется на Windows).

Задача	AVLTree	FastAVLTree	RBTree	FastRBTree	BinaryTree	FastBinaryTree
Добавление	21.946	2.285	20.486	2.373	11.054	2.266
Проверка на наличие	5.86	2.821	6.172	2.802	6.775	3.018
Цикл по всем элементам	0.935	0.297	0.972	0.302	0.985	0.295
Удаление	12.835	1.509	25.803	1.895	7.903	1.588

Результаты тестирования отчётливо показывают нам, почему использовать деревья поиска на Python — плохая идея в плане производительности. А вот в интеграции с всё становится намного лучше.

Оказывается, эта структура и очень похожи по производительности. Все 3 Fast версии структур достаточно близки, поэтому будем считать, что оттуда мы используем .

Задача	SortedSet	FastAVLTree
Добавление	3.924	2.285
Проверка на наличие	1.198	2.821
Цикл по всем элементам	0.162	0.297
Получение индексов	3.959	n/a
Получение значений по индексам	4.909	n/a
Удаление	2.933	1.509

Как мы видим, AVL в полтора раза быстрее в скорости добавления элементов и почти в 2 раза быстрее в операциях удаления. Но он в те же 2 раза медленнее в проверке на наличие и цикле по всем элементам. К тому же не стоит забывать, что 2 операции он выполнять не умеет, то есть не является тем , что мы ищем.

Использование:

Операции с множествами Python

Множества могут использоваться для выполнения математических операций: объединение, пересечение и симметричная разница.

Рассмотрим следующие два множества:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

Объединение множеств

Объединение A и B — это множество всех элементов из обоих множеств.

Объединение  осуществляется с помощью оператора |. Эту же операцию можно осуществить с помощью метода union().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор |
# Вывод: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(A | B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию union
>>> A.union(B)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

# используем функцию union для B
>>> B.union(A)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Пересечение множеств питон (python)

Пересечение A и B – операция получения набора элементов, которые являются общими для обоих множеств.

Пересечение осуществляется с помощью оператора &. Эту же операцию можно произвести с помощью метода intersection().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор &
# Вывод: {4, 5}
print(A & B) 

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию intersection для A
>>> A.intersection(B)
{4, 5}

# используем функцию intersection для B
>>> B.intersection(A)
{4, 5}

Определение разницы множеств

Разница A и B (A — B) – операция получения множества элементов, которые принадлежат только  A, но не принадлежат B. Точно так же,  B — A представляет собой множество элементов принадлежащих B , но не принадлежащих А.

Разница определяется с помощью оператора -. или метода difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор - для A
# Вывод: {1, 2, 3}
print(A - B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию difference для A
>>> A.difference(B)
{1, 2, 3}

# используем оператор - для B
>>> B - A
{8, 6, 7}

# используем функцию difference для B
>>> B.difference(A)
{8, 6, 7}

Симметричная разница множеств

Симметричная разница A и B — это множество элементов в A и B, за исключением тех, которые являются общими для обоих множеств. Она определяется с помощью оператора ^ или метода symmetric_difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор ^
# Вывод: {1, 2, 3, 6, 7, 8}
print(A ^ B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию symmetric_difference для A
>>> A.symmetric_difference(B)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

# используем функцию symmetric_difference для B
>>> B.symmetric_difference(A)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Пересечение множеств

Предположим, у вас есть два множества: А и В. Их пересечение представляет собой множество элементов, которые являются общими для А и для В.

Операция пересечения во множествах может быть достигнута как при помощи оператора , так и метода . Рассмотрим пример:

Python

x = {1, 2, 3}
y = {4, 3, 6}

print(x & y) # Результат: 3

1 2 3 4

x={1,2,3} y={4,3,6} print(x&y)# Результат: 3

В обеих множествах является общим элементом. То же самое может быть достигнуто при использовании метода :

Python

x = {1, 2, 3}
y = {4, 3, 6}

z = x.intersection(y)
print(z) # Результат: 3

1 2 3 4 5

x={1,2,3} y={4,3,6} z=x.intersection(y) print(z)# Результат: 3

В следующем разделе мы обсудим, как определить разницу между множествами.

Добавление элементов во множество

Python позволяет нам вносить новые элементы во множество при помощи функции . Например:

Python

months = set()

months.add(«Feb»)
print(months)

1 2 3 4

months=set(«Jan»,»March»,»Apr»,»May»,»June»,»July»,»Aug»,»Sep»,»Oct»,»Nov»,»Dec») months.add(«Feb») print(months)

Результат:

Python

{‘Oct’, ‘Dec’, ‘Feb’, ‘July’, ‘May’, ‘Jan’, ‘June’, ‘March’, ‘Sep’, ‘Aug’, ‘Nov’, ‘Apr’}

1	{‘Oct’,’Dec’,’Feb’,’July’,’May’,’Jan’,’June’,’March’,’Sep’,’Aug’,’Nov’,’Apr’}

Элемент «Feb» успешно внесен во множество. Если это было множество чисел, мы не можем передать новый элемент внутри скобочек, как мы делаем это для строк. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3}
num_set.add(4)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3} num_set.add(4) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4}

1

{1,2,3,4}

В следующем разделе мы обсудим, как удалять элементы из множеств.

Доступ к элементам множеств

Python не предоставляет прямой способ получения значения к отдельным элементам множества. Однако, мы можем использовать цикл для итерации через все элементы множества. Например:

Python

months = set()

for m in months:
print(m)

1 2 3 4

months=set(«Jan»,»Feb»,»March»,»Apr»,»May»,»June»,»July»,»Aug»,»Sep»,»Oct»,»Nov»,»Dec») forminmonths print(m)

Результат:

Python

March
Feb
Dec
Jan
May
Nov
Oct
Apr
June
Aug
Sep
July

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

March   Feb   Dec   Jan   May   Nov   Oct Apr   June   Aug   Sep   July

Мы также можем проверить наличие элемента во множестве при помощи , как показано ниже:

Python

months = set()

print(«May» in months)

1 2 3

months=set(«Jan»,»Feb»,»March»,»Apr»,»May»,»June»,»July»,»Aug»,»Sep»,»Oct»,»Nov»,»Dec») print(«May»inmonths)

Результат:

Python

True

1

True

Код возвращает «True«, а это означает, что элемент был найден во множестве. Аналогичным образом, при поиске элемента, который отсутствует во множестве, мы получим «False«, как показано ниже:

Python

months = set()

print(«Nicholas» in months) # False

1 2 3

months=set(«Jan»,»Feb»,»March»,»Apr»,»May»,»June»,»July»,»Aug»,»Sep»,»Oct»,»Nov»,»Dec») print(«Nicholas»inmonths)# False

Как и ожидалось, код вернул «False«.

Создание множеств

Множество может быть создано путем перечисления его элементов через запятую и заключением их в фигурные скобки:

А вот создать пустое множество с помощью уже не получится, так как пустые фигурные скобки являются литералом словарей:

Создать пустое множество можно только с помощью функции :

Если передать функции некоторый объект, то она попытается преобразовать его в множество:

Если передать функции другое множество, то он будет возвращено как бы без изменений, но на самом деле будет возвращена его поверхностная копия:

Множества типа set являются изменяемыми и в них могут добавляться элементы. Это может привести к тому, что если две переменные ссылаются на одно и тоже, множество то изменение одной приведет к изменению другой:

Поверхностное копирование множеств позволяет избежать таких проблем:

Множества могут быть созданы с помощью генераторов множеств:

Python set built-in functions

There are several built-in Python functions, such as , or ,
that can be used on Python sets.

python_set_builtins.py

#!/usr/bin/python3

nums = { 21, 11, 42, 29, 22, 71, 18 }

print(nums)

print("Number of elements: {0}".format(len(nums)))
print("Minimum: {0}".format(min(nums)))
print("Maximum: {0}".format(max(nums)))
print("Sum: {0}".format(sum(nums)))

print("Sorted elements:")

print(sorted(nums))

In the example we apply five built-in functions on a set of
integer values.

print("Number of elements: {0}".format(len(nums)))

The method returns the number of elements in the set.

print("Minimum: {0}".format(min(nums)))

The method returns the minimum value in the set.

print("Maximum: {0}".format(max(nums)))

The method returns the maximum value in the set.

print("Sum: {0}".format(sum(nums)))

The method returns the summation of values in the set.

print(sorted(nums))

Finally, with the method, we can create a sorted list
from the set, which is unordered.

$ ./python_set_builtins.py 
{71, 42, 11, 18, 21, 22, 29}
Number of elements: 7
Minimum: 11
Maximum: 71
Sum: 214
Sorted elements:

This is the output.

Пример

Ранее мы говорили, что клиент сокета запрашивает некоторые ресурсы у сервера, и сервер отвечает на этот запрос.

Итак, мы разработаем и серверную, и клиентскую модель, чтобы каждый мог общаться с ними. Шаги можно рассматривать так:

1. Программа сервера сокетов запускается сначала и ждет любого запроса.
2. Клиентская программа сначала инициирует диалог.
3. Затем серверная программа будет реагировать на запросы клиента соответственно.
4. Клиентская программа будет завершена, если пользователь введет сообщение «до свидания». Серверная программа также завершится, когда завершится клиентская программа, это необязательно, и мы можем поддерживать выполнение серверной программы на неопределенный срок или завершить работу с помощью какой-либо конкретной команды в клиентском запросе.

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

1. numpy.nditer()
2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

• start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
• stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
• шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

1. numpy.arange()
2. numpy.reshape()
3. numpy.nditer()

import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

И как же оно работает?

На странице пакета мы можем прочитать, что реализована структура не так, как мы предполагали в начале статьи.

Из-за особенностей реализации языка Python, в нём быстро работают , а также (найти бинарным поиском за место, куда нужно вставить элемент, а потом вставить его туда за ). работает достаточно быстро на современных процессорах. Но всё-таки в какой-то момент такой оптимизации не хватает, поэтому структуры реализованы как список списков. Создание или удаление списков происходит достаточно редко, а внутри одного списка можно выполнять операции даже за быструю линию.

Если говорить кратко, то принцип действия похож на корневую оптимизацию.

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Removal of elements from a Set

We can delete the items from the Set using either of the following methods:

1. By using method
2. By using method
3. By using method – deletes all the elements from the Set
4. By using method – deletes the entire Set

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.remove("grapes")

print(Fruits)

Output:

{‘cherry’, ‘apple’}

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.discard("grapes")

print(Fruits)

Output:

{‘cherry’, ‘apple’}

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.clear()

print(Fruits)

Output:

set()

Example 4: Using del() method

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

del Fruits

print(Fruits)

Output:

 Traceback (most recent call last):
 File "main.py", line 5, in <module>
 print(Fruits) 
NameError: name 'Fruits' is not defined

Вывод

Чтобы увидеть результат, сначала запустите программу сервера сокетов. Затем запустите клиентскую программу. После этого напишите что-нибудь из клиентской программы. Затем снова напишите ответ от серверной программы.

Наконец, напишите «до свидания» из клиентской программы, чтобы завершить обе программы. Ниже короткое видео покажет, как это работало на моем тестовом прогоне примеров программ сервера сокетов и клиента.

pankaj$ python3.6 socket_server.py 
Connection from: ('127.0.0.1', 57822)
from connected user: Hi
 -> Hello
from connected user: How are you?
 -> Good
from connected user: Awesome!
 -> Ok then, bye!
pankaj$

pankaj$ python3.6 socket_client.py 
 -> Hi
Received from server: Hello
 -> How are you?
Received from server: Good
 -> Awesome!
Received from server: Ok then, bye!
 -> Bye
pankaj$

Обратите внимание, что сервер сокетов работает на порту 5000, но клиенту также требуется порт сокета для подключения к серверу. Этот порт назначается случайным образом при вызове клиентского соединения

В данном случае это 57822.