Set python что это

Множества — Python: Cловари и множества

Ключи словаря хранятся в нем в единственном экземпляре. Добавление нового значения по существующему ключу заменяет старое значение. Хранение в единственном экземпляре полезно и в тех случаях, когда нам нужно хранить не столько значения по ключам, сколько именно сами ключи.

Например, нужно хранить список городов, которые посетил каждый пользователь. При повторном посещении города дублировать запись не требуется. Это позволяет сэкономить память и упростить поиск информации. Также нам может понадобиться узнать, какие города посетили и Вася и Маша, а какие — только Маша или только Вася.

По сути, это хранения перечня элементов в неких наборах и сопоставления этих наборов между собой. В математике для решения такого рода задач служат множества. В свою очередь, Python предоставляет одноименную структуру данных — set .

Итак, множества в Python — это неупорядоченные последовательности элементов, каждый из которых в множестве представлен ровно один раз. С ними мы подробнее познакомимся в этом уроке.

Создание множеств и манипуляции над ними

Множество можно создать с помощью соответствующего литерала:

s = 1, 2, 3, 2, 1> s # type(s) #

Литералы множеств записываются в фигурных скобках, как и литералы словарей. Однако внутри скобок через запятую перечисляются только элементы множества. Литерал <> уже занят словарями, поэтому пустое множество создается вызовом функции set без аргументов:

set() # <> type(set()) #

Эту же функцию можно использовать, чтобы создать множество из элементов произвольного количества итераторов или итерируемых элементов:

set('abracadabra') # set([1, 2, 3, 2, 1]) # set('a': 42, 'b': 'foo'>) #

Заметьте, что в множестве каждый уникальный элемент представлен ровно один раз, даже если в коллекции-источнике были повторы.

Проверка на вхождение

Для некоторых задач нужно проверять, является ли некое значение элементом множества — другими словами, «входит ли оно в множество» или «принадлежит ли оно множеству». В таких случаях нужно использовать оператор in :

42 in set() # False 42 in set([42]) # True 'a' in set('abracadabra') # True

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

130 курсов, 2000+ часов теории
1000 практических заданий в браузере
360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

Множества и словари в Python

Множество ( set ) — встроенная структура данных языка Python, имеющая следующие свойства:

множество — это коллекция Множество содержит элементы
множество неупорядоченно Множество не записывает (не хранит) позиции или порядок добавления его элементов. Таким образом, множество не имеет свойств последовательности (например, массива): у элементов множества нет индексов, невозможно взять срез множества.
элементы множества уникальны Множество не может содержать два одинаковых элемента.
элементы множества — хешируемые объекты (hashable objects) В Python множество set реализовано с использованием хеш-таблицы. Это приводит к тому, что элементы множества должны быть неизменяемыми объектами. Например, элементом множества может быть строка, число, кортеж tuple , но не может быть список list , другое множество set .

Эти свойства множеств часто используются, чтобы проверять вхождение элементов, удаление дубликатов из последовательностей, а также для математических операций пересечения, объединения, разности.

Создание и изменение множества

Запустите в терминале Python в интерпретируемом режиме и проработайте примеры ниже.

Пустое множество создаётся с помощью функции set

>>> A = set() >>> type(A) >>> len(A) 0 >>> A set()

Обратите внимание, что размер множества множества можно получить с помощью функции len .

Добавим несколько элементов

>>> A.add(1) >>> A >>> A.add(2) >>> A >>> A.add(2) >>> A

Заметьте, что повторное добавление не имеет никакого эффекта на множество.

Также, из вывода видно, что литералом множества являются фигурные скобки <>, в которых через запятую указаны элементы. Так, ещё один способ создать непустое множество — воспользоваться литералом

>>> B = 1, 2> >>> B

При попытке добавления изменяемого объекта возникнет ошибка

>>> B.add([3,4,5]) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: unhashable type: 'list'

Здесь произошла попытка добавить массив в множество B.

У операции добавления set.add существует обратная — операция удаления set.remove

>>> B >>> B.remove(1) >>> B >>> B.remove(3) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 3

При попытке удаления элемента, не входящего в множество, возникает ошибка KeyError .

Однако, существует метод set.discard , который удаляет элемент из множества, только в том случае, если этот элемент присутствовал в нём.

Математические операции

Множества Python поддерживают привычные математические операции

Проверки

Чтобы проверить вхождение элемента в множество используйте логический оператор in

>>> B = 1, 2> >>> B >>> 3 in B False

Асимптотика x in set — O(1).

Стоит отметить, что оператор in работает и с другими коллекциями. Например, можно проверять вхождение подстроки в строку ‘AA’ in ‘bbAAcc’ или вхождение элемента в массив 5 in [1, 2, 5, 6] . Асимптотики в данном случае нужно уточнять в документации.

>>> A = 1, 2, 3> >>> B = 1, 2, 3> >>> A == B True >>> B.add(4) >>> A >>> B >>> A == B False

Проверка на нестрогое подмножество set.issubset

>>> A >>> B >>> A.issubset(B) True >>> B.issubset(A) False >>> A.issubset(A) True

Проверка на нестрогое надмножество set.issuperset

>>> A >>> B >>> A.issuperset(B) False >>> B.issuperset(A) True >>> B.issuperset(B) True

Операции получения новых множеств

>>> A = 1, 2, 4> >>> B = 1, 2, 3> >>> A.union(B) # union — объединение множеств >>> A.intersection(B) # intersection — пересечение >>> A.difference(B) # difference — разность множеств >>> B.difference(A) >>> A.symmetric_difference(B) # symmetric_difference — симметрическая разность >>> B.symmetric_difference(A)

Сводная таблица по множествам (`cheatsheet`)

elem — Python-объект
A — множество set
B, C. 1. В случае использования в методахA.method_name(B, C. ) : B, C. являются любыми итерируемыми объектами. Методы допускают такие аргументы, например, .union(range(2)) == вернёт True . 2. В случае использования c операторами, например, A > B или A & B & C & . : B, C. являются множествами. Дело в том, что эти операторы определены для операндов типа set (и также frozenset , о которых речь позже).

Операция	Синтаксис	Тип результата
Вхождение элемента	`elem in A`	`bool`
Равенство	`A == B`	`bool`
Является нестрогим подмножеством	`A.issubset(B) или A`	`bool`
Является строгим подмножеством	`A < B`	`bool`
Является нестрогим надмножеством	`A.issuperset(B) или A >= B`	`bool`
Явяляется строгим надмножеством	`A > B`	`bool`
Объединение множеств	`A.union(B, C. )`	`set`
Объединение множеств	`A \| B \| C \| .`	`set`
Пересечение множеств	`A.intersection(B, C. )`	`set`
Пересечение множеств	`A & B & C & .`	`set`
Разность множеств	`A.difference(B, C. )`	`set`
Разность множеств	`A - B - C - .`	`set`
Симметрическая разность множеств	`A.symmetric_difference(B, C. )`	`set`
Симметрическая разность множеств	`A ^ B ^ C ^ .`	`set`

Кроме того, у операций, порождающих новые множества, существует inplace варианты. Для методов это те же названия, только с префиксом _update, а для соответствующих операторов добавляется знак равенства =. Ниже показан вариант для операции разности множеств

>>> A = 1, 2, 3, 4> >>> B = 2, 4> >>> A.difference_update(B) >>> A >>> A = 1, 2, 3, 4> >>> B = 2, 4> >>> A -= B >>> A

Неизменяемые множества

В Python существует неизменяемая версия множества - frozenset . Этот тип объектов поддерживает все операции обычного множества set , за исключением тех, которые его меняют.

Неизменяемые множества являются хешируемыми объектами, поэтому они могут быть элементами множества set . Так можно реализовать, например, множество множеств, где множество set состоит из множеств типа frozenset .

Для создания frozenset используется функция frozenset(iterable) , в качестве аргумента принимающая итерирумый объект.

>>> FS = frozenset(1, 2, 3>) >>> FS frozenset() >>> A = 1, 2, 4> >>> FS & A frozenset() >>> A & FS

В этом примере показано создание frozenset из обычного множества . Обратите внимание на тип возвращаемого объекта для операции пересечения & . Возвращаемый объект имеет тип, соответствующий типу первого аргумента. Такое же поведение будет и с другими операциями над множествами.

Словари Python

Словарь (dictionary) в Python -- это ассоциативный массив, реализовать который вы пробовали на прошлом занятии. Ассоциативный массив это структура данных, содержащая пары вида ключ:значение. Ключи в ассоциативном массиве уникальны.

В Python есть встроенный ассоциативный массив - dict . Его реализация основана на хеш-таблицах. Поэтому

ключом может быть только хешируемый объект
значением может быть любой объект

Создание и изменение словаря

Пустой словарь можно создать двумя способами:

>>> d1 = dict() >>> d2 = <> >>> d1 <> >>> d2 <> >>> type(d1) >>> type(d2)

Добавить элемент в словарь можно с помощью квадратных скобок:

>>> domains = <> >>> domains['ru'] = 'Russia' >>> domains['com'] = 'commercial' >>> domains['org'] = 'organizations' >>> domains

Из этого примера видно, что литералом словаря являются фигурные скобки, в которых через запятую перечислены пары в формате ключ:значение . Например, словарь domains можно было создать так domains = .

Доступ к элементу осуществляется по ключу:

>>> domains['com'] 'commercial' >>> domains['de'] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'de'

Удалить элемент можно с помощью оператора del . Если ключа в словаре нет, произойдет ошибка KeyError

>>> domains >>> del domains['de'] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'de' >>> del domains['ru'] >>> domains

Кроме того, для добавления, получения и удаления элементов есть методы dict.setdefault , dict.get , dict.pop , которые задействует дополнительный аргумент на случай, если ключа в словаре нет

>>> d1 = <> >>> d1.setdefault('a', 10) 10 >>> d1.setdefault('b', 20) 20 >>> d1 >>> d1.setdefault('c') >>> d1 >>> d1.setdefault('a', 123) 10 >>> d1 >>> d1.get('a') 10 >>> d1.get('d') # вернул None >>> d1.get('d', 'NoKey') 'NoKey' >>> d1.pop('d') Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'd' >>> d1.pop('d', 255) 255 >>> d1 >>> d1.pop('a', 255) 10 >>> d1

Примечание о числовых ключах

Ключом может являться и число: int или float . Однако при работе со словарями в Python помните, что два ключа разные, если для них верно k1 != k2 # True .

>>> d = 0: 10> >>> d >>> d[0] = 22 >>> d >>> d[0.0] = 33 >>> d >>> 0.0 != 0 False

Поэтому при возможности избегайте в качестве ключей float -объектов.

Использование DictView: циклы и множественные операции

Если попробовать пройтись в цикле по словарю, то это будет проход по ключам

>>> d = 'a': 10, 'c': 30, 'b': 20> >>> for k in d: . print(k) . a c b

Зачастую необходимо пройтись в цикле по ключам, значениям или парам ключ:значение, содержащиеся в словаре. Для этого существуют методы dict.keys() , dict.values() , dict.items() . Они возвращают специальные DictView объекты, которые можно использовать в циклах:

>>> d = 'a': 10, 'c': 30, 'b': 20> >>> for k in d.keys(): . print(k) . a c b >>> for v in d.values(): . print(v) . 10 30 20 >>> for k, v in d.items(): . print(k, v) . a 10 c 30 b 20

Объекты DictView , содержащие только ключи, ведут себя подобно множествам. Кроме того, если DictView объекты для значений или пар содержат неизменяемые объекты, тогда они тоже ведут себя подобно множествам. Это означает, что привычные для множеств операции пересечения, вхождения и другие также работают с DictView .

>>> d >>> dkeys = d.keys() >>> 'abc' in dkeys False >>> 'c' in dkeys True >>> 'a', 'b', 'c'> == dkeys True >>> dkeys & 'b', 'c', 'd'>

Словарь с упорядоченными ключами `OrderedDict`

Это может понадобится для отправки задач на ejudge.

Если внимательно просмотреть примеры на циклы выше, то видно, что порядок итерирования в циклах совпадает с порядком добавления элементов в словарь.

Однако, такое поведение у стандартных словарей dict гарантируется, начиная с версии 3.7 (лабораторные примеры были сделаны из-под версии 3.7.4). Узнать свою версию Python можно, например, из терминала python3 --version или зайдя в интерпретируемый режим (версия будет написана сверху).

Если для вашей программы важно упорядочивание элементов, но вы не знаете, какой версии интерпретатор будет исполнять ваш скрипт, то вам нужно воспользоваться упорядоченной версией словарей OrderedDict .

Она находится в стандартной библиотеке collections .

Упорядоченный словарь поддерживает все операции, что и обычный словарь.

>>> import collections >>> od = collections.OrderedDict() >>> od OrderedDict() >>> od['a'] = 10 >>> od['c'] = 30 >>> od['b'] = 20 >>> od OrderedDict([('a', 10), ('c', 30), ('b', 20)])

Сайт построен с использованием Pelican. За основу оформления взята тема от Smashing Magazine. Исходные тексты программ, приведённые на этом сайте, распространяются под лицензией GPLv3, все остальные материалы сайта распространяются под лицензией CC-BY.

Класс создает множество или преобразовывает последовательность в множество

Класс set() создает или преобразует переданный объект iterable , поддерживающий итерирование, в новое множество set . Если аргумент iterable не указан, будет создано пустое множество.

Для создания вложенных множеств, требуется чтобы внутренние множества были НЕ изменяемыми.

Примеры преобразования последовательностей в множество.

print(set()) # set() x = set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 5, 7, 8, -9]) print(x) #

Преобразовать строку str в множество:

x = 'кукарача' print(set(x)) #

Преобразовать кортеж tuple в множество:

x = ('apple', 'banana', 'cherry') print(set(x)) #

Преобразовать список list в множество:

x = ['apple', 'banana', 'cherry'] print(set(x)) #

При преобразовании словаря dict в множество попадают только ключи.

x = dict(apple='green', banana='yellow', cherry='red') print(set(x)) #

Преобразовать диапазон range в множество:

x = range(10) print(set(x)) #

ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
Функция abs(), абсолютное значение числа
Функция all(), все элементы True
Функция any(), хотя бы один элемент True
Функция ascii(), преобразует строку в ASCII
Функция bin(), число в двоичную строку
Класс bool(), логическое значение объекта
Функция breakpoint(), отладчик кода
Класс bytearray(), преобразует в массив байтов
Класс bytes(), преобразует в строку байтов
Функция callable(), проверяет можно ли вызвать объект
Функция chr(), число в символ Юникода
Класс classmethod, делает функцию методом класса
Функция compile() компилирует блок кода Python
Класс complex(), преобразует в комплексное число
Функция delattr(), удаляет атрибут объекта
Класс dict() создает словарь
Функция dir(), все атрибуты объекта
Функция divmod(), делит числа с остатком
Функция enumerate(), счетчик элементов последовательности
Функция eval(), выполняет строку-выражение с кодом
Функция exec(), выполняет блок кода
Функция filter(), фильтрует список по условию
Класс float(), преобразует в вещественное число
Функция format(), форматирует значение переменной
Класс frozenset(), преобразует в неизменяемое множество
Функция getattr(), значение атрибута по имени
Функция globals(), переменные глобальной области
Функция hasattr(), наличие атрибута объекта
Функция hash(), хэш-значение объекта
Функция help(), справка по любому объекту
Функция hex(), число в шестнадцатеричную строку
Функция id(), идентификатор объекта
Функция input(), ввод данных с клавиатуры
Класс int(), преобразует в тип int
Функция isinstance(), принадлежность экземпляра к классу
Функция issubclass(), проверяет наследование класса
Функция iter(), создает итератор
Функция len(), количество элементов объекта
Класс list(), преобразовывает в список
Функция locals(), переменные локальной области
Функция map(), обработка последовательности без цикла
Функция max(), максимальное значение элемента
Класс memoryview(), ссылка на буфер обмена
Функция min(), минимальное значение элемента
Функция next(), следующий элемент итератора
Класс object(), возвращает безликий объект
Функция oct(), число в восьмеричную строку
Функция open(), открывает файл на чтение/запись
Функция ord(), число символа Unicode
Функция pow(), возводит число в степень
Функция print(), печатает объект
Класс property(), метод класса как свойство
Класс range(), генерирует арифметические последовательности
Функция repr(), описание объекта
Функция reversed(), разворачивает последовательность
Функция round(), округляет число
Класс set(), создает или преобразовывает в множество
Функция setattr(), создает атрибут объекта
Класс slice(), шаблон среза
Функция sorted(), выполняет сортировку
Декоратор staticmethod(), метод класса в статический метод
Класс str(), преобразует объект в строку
Функция sum(), сумма последовательности
Функция super(), доступ к унаследованным методам
Класс tuple(), создает или преобразует в кортеж
Класс type(), возвращает тип объекта
Функция vars(), словарь переменных объекта
Функция zip(), объединить элементы в список кортежей
Функция __import__(), находит и импортирует модуль
Функция aiter(), создает асинхронный итератор
Функция anext(), следующий элемент асинхронного итератора

Множество (set) в Python

Множество (set) в Python — это набор уникальных данных. Элементы множества не могут дублироваться. Множество может содержать любое количество элементов, и они могут быть разных типов (int, float, кортеж, строки и т.д.). Но множество не может иметь изменяемые элементы, такие как списки, словари или другие множества. Для создания множества все элементы помещают внутри фигурных скобок <> , разделенных запятыми.

Создание множества в Python

В Python для создания множества все элементы помещают внутри фигурных скобок <> , разделенных запятыми.

Множество может содержать любое количество элементов, и они могут быть разных типов (int, float, кортеж, строки и т.д.). Но множество не может иметь изменяемые элементы, такие как списки, словари или другие множества.

# Множество целочисленного типа
student_id = < 112 , 114 , 116 , 118 , 115 >
print ( 'Student ID:' , student_id )
# Множество строчного типа
vowel_letters = < 'a' , 'e' , 'i' , 'o' , 'u' >
print ( 'Vowel Letters:' , vowel_letters )
# Множество смешанного типа
print ( 'Set of mixed data types:' , mixed_set )

Здесь мы создали различные типы множеств, поместив все элементы внутри фигурных скобок <> .

Примечание: При выполнении этого кода вы можете получить результат с элементами в другом порядке. Это происходит потому, что множество не имеет определенного порядка.

Создание пустого множества — дело нехитрое. Пустые фигурные скобки <> создадут пустой словарь в Python. А для создания пустого множества нужно использовать функцию set() без каких-либо аргументов. Например:

# Создание пустого множество
empty_set = set ( )
# Создание пустого словаря
empty_dictionary = < >
# Проверка типа данных empty_set
print ( 'Data type of empty_set:' , type ( empty_set ) )
# Проверка типа данных dictionary_set
print ( 'Data type of empty_dictionary' , type ( empty_dictionary ) )

Data type of empty_set:
Data type of empty_dictionary

empty_set — пустое множество, созданное с помощью set();

empty_dictionary — пустой словарь, созданный с помощью <> .

Наконец, мы использовали функцию type() для определения типа данных empty_set и empty_dictionary .

Дублирование элементов в множестве

Давайте посмотрим, что произойдет, если мы попытаемся включить в набор дублирующиеся элементы.

print ( numbers )

Здесь мы видим, что в множестве нет одинаковых элементов, так как оно не может содержать дубли.

Добавление, обновление и удаление элементов множества в Python

Множества изменяемые. Однако, поскольку они неупорядочены, индексирование не имеет смысла. Мы не можем получить доступ или изменить элемент множества с помощью индексации или среза. Тип данных set не поддерживает этого.

Добавление элемента в множество

В Python метод add() используется для добавления элемента в множество. Например:

print ( 'Initial Set:' , numbers )
# Использование метода add()
numbers . add ( 32 )
print ( 'Updated Set:' , numbers )

Initial Set:
Updated Set:

Здесь мы создали множество с именем numbers . Обратите внимание на строку:

numbers . add ( 32 )

Здесь add() добавляет значение 32 к нашему множеству.

Обновление множества

В Python метод update() используется для обновления множества элементами других типов данных (списки, кортежи и т.д.). Например:

tech_companies = [ 'apple' , 'google' , 'apple' ]
companies . update ( tech_companies )
print ( companies )

Здесь все уникальные элементы tech_companies добавляются в множество companies .

Удаление элемента из множества

В Python метод discard() используется для удаления указанного элемента из множества. Например:

print ( 'Initial Set:' , languages )
# Удаление 'Java' из множества
removedValue = languages . discard ( 'Java' )
print ( 'Set after remove():' , languages )

Здесь мы использовали метод discard(), чтобы удалить 'Java' из множества language .

Итерация по множеству в Python

# Используем цикл for для доступа к каждому элементу
for fruit in fruits :
print ( fruit )

Определение количества элементов множества

В Python метод len() используется для определения количества элементов, присутствующих в множестве. Например:

even_numbers = < 2 , 4 , 6 , 8 >
print ( 'Set:' , even_numbers )
print ( 'Total Elements:' , len ( even_numbers ) )

Операции с множествами в Python

Python предоставляет различные встроенные методы для выполнения математических операций с множествами, таких как объединение, пересечение, разность и симметрическая разность.

Объединение множеств

Объединение двух множеств A и B включает в себя все элементы множеств A и B.

Для выполнения операции объединения множеств используется оператор | или метод union() . Например:

# Первое множество
# Второе множество
# Выполнение операции объединения с помощью |
print ( 'Union using |:' , A | B )
# Выполнение операции объединения с помощью union()
print ( 'Union using union():' , A . union ( B ) )

Union using |:
Union using union():

Примечание: A | B и union() эквивалентны операции множества A ⋃ B .

Пересечение множеств

Пересечение двух множеств A и B включает в себя общие элементы между множествами A и B.

В Python для выполнения операции пересечения множеств используется оператор & или метод intersection() . Например:

# Первое множество
# Второе множество
# Выполнение операции пересечения с помощью &
print ( 'Intersection using &:' , A & B )
# Выполнение операции пересечения с помощью intersection()
print ( 'Intersection using intersection():' , A . intersection ( B ) )

Intersection using &:
Intersection using intersection():

Примечание: A & B и intersection() эквивалентны операции множества A ⋂ B .

Разность множеств

Разница между двумя множествами A и B включает в себя элементы множества A, которых нет в множестве B.

В Python для выполнения операции разности между двумя множествами используется оператор - или метод difference() . Например:

# Первое множество
# Второе множество
# Выполнение операции разности с помощью -
print ( 'Difference using -:' , A - B )
# Выполнение операции разности с помощью difference()
print ( 'Difference using difference():' , A . difference ( B ) )

Difference using -:
Difference using difference():

Примечание: A - B и A.difference(B) эквивалентны операции множества A - B .

Симметрическая разность множеств

Симметрическая разность двух множеств A и B включает в себя все элементы A и B без общих элементов.

В Python для выполнения операции симметрической разности между двумя множествами используется оператор ^ или метод symmetric_difference() . Например:

# Первое множество
# Второе множество
# Выполнение операции симметрической разности с помощью &
print ( 'using ^:' , A ^ B )
# Выполнение операции симметрической разности с помощью symmetric_difference()
print ( 'using symmetric_difference():' , A . symmetric_difference ( B ) )

Проверка, являются ли два множества равными

В Python оператор == используется, чтобы проверить, равны ли два множества. Например:

# Первое множество
# Второе множество
# Проверяем, равны ли два множества
print ( 'Set A and Set B are equal' )
print ( 'Set A and Set B are not equal' )

Set A and Set B are equal

Здесь A и B имеют одинаковые элементы, поэтому условие

вычисляется в True . Следовательно, выполняется print('Set A and Set B are equal') внутри if.

Методы для работы с множествами в Python

Функции	Описание
add()	Добавляет элемент к множеству.
all()	Возвращает True, если все элементы множества True (или если множество пустое).
any()	Возвращает True, если хоть один из элементов множества True. Если множество пустое, возвращается False.
clear()	Удаляет все элементы из множества.
copy()	Возвращает копию множества.
difference()	Возвращает разность двух или более множеств в виде нового множества.
difference_update()	Удаляет все элементы другого множества из текущего множества.
discard()	Удаляет элемент из множества, если он является его частью. (Ничего не делает, если элемент не находится в множестве)
enumerate()	Возвращает объект перечисления, который содержит индекс и значение для всех элементов множества в виде пары.
intersection()	Возвращает пересечение двух множеств в виде нового множества.
intersection_update()	Обновляет множество пересечением себя и другого множества.
isdisjoint()	Возвращает True, если два множества не имеют пересечение.
issubset()	Возвращает True, если другое множество содержит текущее множество.
issuperset()	Возвращает True, если текущее множество содержит другое множество.
len()	Возвращает длину (количество элементов) в множестве.
max()	Возвращает самый большой элемент в множестве.
min()	Возвращает наименьший элемент в множестве.
pop()	Удаляет и возвращает произвольный элемент множества. Вызывает ошибку KeyError, если множество пустое.
remove()	Удаляет элемент из множества. Если элемент не является членом множества, возникает ошибка KeyError.
sorted()	Возвращает новый отсортированный список из элементов множества (но не выполняет сортировку).
sum()	Возвращает сумму всех элементов множества.
symmetric_difference()	Возвращает симметрическую разность двух множеств в виде нового множества.
symmetric_difference_update()	Обновляет множество с симметрической разностью себя и другого.
union()	Возвращает объединение множеств в новом множестве.
update()	Обновляет множество с объединением себя и других.