Python的Set是一个非常有用且常用的数据结构，它是Python中的一种无序可变容器类型，用于存储不重复的元素。在使用Set时，我们无需关心元素的顺序，而只需要知道元素是否存在。Python的Set的底层数据结构采用的是哈希表实现，可以快速的进行元素的查询、插入和删除等操作。
一、Python Set的创建
Python Set可以通过两种方式创建：使用大括号将元素括起来或者使用set()函数。
s1 = {'apple', 'orange', 'banana'}
s2 = set(['apple', 'orange', 'banana'])
上述代码两种方式都可以创建一个包含apple、orange、banana三个元素的Set。
二、Python Set的基本操作
1、元素的添加和删除
Python Set的add()方法用于添加元素，discard()和remove()方法用于删除元素，两者的区别在于，如果删除不存在的元素，remove()方法会抛出异常，但discard()方法不会。
s = {'apple', 'orange', 'banana'}
s.add('pear')
s.discard('orange')
s.remove('apple')
2、Set的合并和交集
Python Set支持并集、交集、差集等基本操作，可以通过union()方法实现两个Set的合并，intersection()方法实现两个Set的交集。
s1 = {1, 2, 3}
s2 = {2, 3, 4}
s3 = s1.union(s2)
s4 = s1.intersection(s2)
上述代码中，s3包含了s1和s2中的所有元素，s4包含了s1和s2的交集。
三、Python Set的性能优化
在使用Python Set时，我们需要考虑其背后的哈希表实现。虽然Python的哈希表实现是非常高效的，但是在元素过多时，其性能也会受到影响。因此，在实际开发中，要注意以下几点来提高Python Set的性能：
1、避免修改元素
Python Set是一个可变的容器类型，因此在遍历Set时，如果修改了其中的元素，会使得哈希表重新计算，从而导致性能下降。因此，建议在遍历Set时，不要修改其中元素的值。
s = {'apple', 'orange', 'banana'}
for fruit in s:
print(fruit)
# 请勿修改Set中的元素，否则会影响性能
2、尽量避免使用哈希表中的元素
由于Python Set的底层实现是哈希表，因此在使用Set时，元素的哈希值会对性能造成一定的影响。因此，在实际使用Set时，尽量避免使用哈希值大的元素。
s = set(range(1000))
# 请勿使用哈希值较大的元素
if 999 in s:
print('Found')
3、使用frozenset代替tuple
对于只包含不可变元素的Set，我们可以使用frozenset代替tuple，这样可以提高元素查询的效率。
t = (1, 2, 3) s = set(t) # 建议使用frozenset代替tuple s = frozenset(t)
四、Python Default Set的使用
Python Default Set是Python的一个扩展库，它是Python Set的一个变体，可以提供默认值功能。在使用Python Default Set时，如果查询的元素不存在，则会返回一个默认值，同时将默认值插入到Set中。
from collections import defaultdict d = defaultdict(int) d['apple'] = 1 d['orange'] = 2 print(d['apple']) # 1 print(d['banana']) # 返回默认值0，并将0插入到Set中 # 带参数的defaultdict可以指定默认值 d = defaultdict(lambda: 'unknown') print(d['apple']) # 'unknown'
上述代码中，我们使用defaultdict创建了一个默认值为int型的Python Default Set，当我们访问不存在的元素时，会返回int型的默认值0，并将0插入到Set中。
五、总结
Python Set是Python中一个优雅、高效的数据结构，可以实现快速的元素查询、插入和删除等操作。在使用Python Set时，需要注意一些性能优化的问题，如避免修改元素、使用哈希表中的元素以及使用frozenset等。Python Default Set是Python的一个非常有用的扩展库，可以提供默认值功能，在某些场景下非常实用。
