集合，我们在高中的时候专门学习过集合，并集，交集，差集等，下面来看一下集合的定义，如下：
集合（简称集）是数学中一个基本概念，它是集合论的研究对象，集合论的基本理论直到19世纪才被创立。最简单的说法，即是在最原始的集合论
——朴素集合论中的定义，集合就是“确定的一堆东西”。集合里的“东西”，叫作元素。
由一个或多个确定的元素所构成的整体叫做集合。若x是集合A的元素，则记作x∈A。集合中的元素有三个特征：1.确定性（集合中的元素必须是
确定的） 2.互异性（集合中的元素互不相同。例如：集合A={1，a}，则a不能等于1） 3.无序性（集合中的元素没有先后之分），如集合{3,4,5}和
{3,5,4}算作同一个集合。
我们知道，集合具有互异性，集合中的每个元素都是不同的。而且集合是无序的。与字典一样，没有顺序可言，并且集合中的元素都是确定的。我们来验证一下集合的形式。
集合：（1）访问速度快；（2）天生解决了重复性的问题。
首先，互异性：
>>> s1 = set([11,22,33])
>>> s1
{33, 11, 22}
>>> s1.add(11)
>>> s1
{33, 11, 22}
>>> s1.add(33)
>>> s1
{33, 11, 22}
>>> s1.add(44)
>>> s1
{33, 11, 44, 22}
从上面我们可以看出，集合中的元素都是互异的，当我们向集合中添加相同的元素的时候，是程序虽然不会报错，但是集合里面不会出现两个相同元素的元素。如果集合中的元素是数字，那么只需键值。生成键--值列表。
确定性：
>>> s1.__contains__(11)
True
>>> s1.__contains__(12)
False
一个元素在集合中要么存在，要么不存在，因此，如果我们判断的时候，就只有真和假两种情况。
互异性：
我们知道，如果集合是互异性的，那么顺序不同元素相同的集合应该是相等的。那么就来验证一下：
>>> s1 = set([11,33,44,88])
>>> s2 = set([88,44,11,33])
>>> s1 == s2
True
从上面代码可以看出，集合s1和集合s2的元素相同，但是位置是不同的，但是判断是否相等的时候返回的是True，说明顺序不同元素相同的集合是同一个集合。
>>> dic = {"k1":"v1","k2":"v2","k1":"v1"}
>>> s3 = set(dic)
>>> s3
{'k1', 'k2'}
从上面代码可以看出，当set()集合里面的元素是集合是，生成的是键的集合。
下面来看看集合常用的方法：
1.add(self,*args,**kwargs)
def add(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Add an element to a set.
This has no effect if the element is already present.
"""
pass
从上面源码中我们可以看出add(self,*args,**kwargs)是向集合中添加元素，Add an element to a set.作用是向集合中添加元素。
add(self,*args,**kwargs)是向集合中添加元素，我们学过了很多添加元素的方法。集合中添加元素的方法是add()。加入元素。
>>> s1 = {88, 33, 66, 11, 44}
>>> s1.add(77)
>>> s1
{33, 66, 11, 44, 77, 88}
>>> s1.add(66)
>>> s1
{33, 66, 11, 44, 77, 88}
从上面代码可以看出，add()是向结合中添加不同的元素。
2.clear(self,*args,**kwargs)
def clear(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Remove all elements from this set. """
pass
clear()是清楚集合中的元素，把集合中的所有元素都清楚，这种情况进场用来遍历结合之后重新生成集合元素。
>>> s2 = {88, 33, 11, 44}
>>> s2.clear() （1)清除集合中所有的元素。
>>> s2
set()
从上面，代码可以看出，clear()是清楚集合中的元素。如果集合中没有元素，那么表示形式为:set()空的集合。但是前面标识了这是一个什么样的空集合。set()避免与空字典，空列表，空元素表示形式一样而进行的区分。
clear(self)是用来清楚集合中的元素。字典中添加和清楚的方法，add()，clear().源代码写的是Remove all elements from this set.
3.copy(self,*args,**kwargs)
def copy(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return a shallow copy of a set. """
pass
copy(self,*args,**kwargs)复制集合中的元素，产生新的一个内存地址，否则清除集合的时候，关联的其他变量也会被清除掉
set()
>>> s2.add(11)
>>> s2.add(22)
>>> s2.add(66)
>>> s2.add(44)
>>> s2
{66, 11, 44, 22}
>>> s3 = s2
>>> s3
{66, 11, 44, 22}
>>> s3.clear()
>>> s2
set()
我们知道，等号（=）只是进行关联，把一个变量关联到同一个元素的内存地址，两个变量公用一个地址。因此我们删除一个集合的元素的时候，另外一个集合也会收到影响，而使用copy()就不会发生这样的事情。
4.difference(self,*args,**kwargs)
def difference(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return the difference of two or more sets as a new set.
(i.e. all elements that are in this set but not the others.)
"""
pass
上面集合中，两个集合中间的部分为交集，两个集合减去各自部分的为不同的集合；如果是使用difference()那么，生成的集合是A - A∩B的集合。下面实例：
>>> s1 = {33, 66, 11, 44, 77, 88}
>>> s2
{99, 11, 44, 22}
>>> s1.difference(s2) = {88, 33, 66, 77}
>>> s2.difference(s1)
{99, 22}
>>> s3 = {33, 99, 22, 55}
>>> s1.difference(s2,s3)
{88, 66, 77}
从上面程序可以看出，集合s1.difference(s2)的集合表示方式为A - A∩B。我们可以使用difference比较多个集合不同，然后去差集的情况，不仅仅只是单纯的两个元素。A.difference(B,C,...N)等价于A - A∩B∩C∩...∩N。
5.difference_update(self,*args,**kwargs)
def difference_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Remove all elements of another set from this set. """
pass
difference_update(self,*args,**kwargs)s1.difference_update(s3)从集合s1中删除与s3集合中相同的元素。改变了集合s1，而difference()是生成一个新的集合，两者的结果是一样的，difference_update()是更新了集合s1，而difference()是新生成了一个集合，不改变原来的集合。
difference_update(self,*args,**kwargs)与difference()方法是一样的，不同的是，difference_update()更新集合之后把新生成的集合赋给原来的集合，而difference(self,*args,**kwargs)是生成一个新的集合，并不修改原来的集合。看下面的实例：
>>> s2 = {99, 11, 44, 22}
>>> s3 = {33, 99, 22, 55}
>>> s4 = {33, 66, 88, 11, 44, 77}
>>> s4.difference_update(s2,s3)
>>> s4
{66, 88, 77}
可以看出，上面方法difference_update()产生的集合与difference()产生的集合结果是一样的，只是difference_update()把新产生的结果更新给了原来的集合。
6.discard(self,*args,**kwargs)
def discard(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Remove an element from a set if it is a member.(移除元素）
If the element is not a member, do nothing.
"""
pass
discard(self,*args,**kwargs)移除集合中的元素，如果这个元素不存在集合中，那么什么都不做。实例如下：discard的单词含义是丢弃，抛弃，丢弃集合中的元素。Remove an element from a set if it is a menber.If the element is not a member,do nothing.
>>> s1 = set([11,22,33,88,88,77,99,123,55,55])
>>> s1
{33, 99, 11, 77, 22, 55, 88, 123}
>>> s1.discard(55)
>>> s1
{33, 99, 11, 77, 22, 88, 123}
>>> s1.discard(666)
>>> s1
{33, 99, 11, 77, 22, 88, 123}
从上面程序可以看出，集合中的元素是不重复的，也没有顺序，无序性，因为我们输入的顺序改变了。当我们使用discard()删除元素时，如果这个成员在集合中，则删除；否则就什么也不做。do nothing.
7.pop(self,*args,**kwargs)
def pop(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Remove and return an arbitrary set element.(移除）
Raises KeyError if the set is empty.
"""
pass
pop(self)从集合中弹出一个元素，并赋值给另外一个变量，实例如下：
>>> s1 = {'going', 'tom', 'alex', 'is', 'sb'}
>>> s1.pop()
'alex'
>>> s1
{'going', 'tom', 'is', 'sb'}
pop(self)不需要参数，表示的是从集合中移除一个元素，并赋值给一个新的变量，移除元素赋值，弹出，不想remove()是从集合中删除元素没有返回值。pop()源码是Remove and return an arbitrary set element.(移除)Raises KeyError if the set is empty.从集合中删除一个随意值，并且返回这个移除的随意值。如果集合是空的，则报错，显示KeyError类错误。由于集合的无序性，随机删除元素。不需要参数。TypeError: pop() takes no arguments (1 given)（pop()不需要参数）
>>> s1 = {33, 99, 11, 77, 22, 88, 123}
>>> s1.pop()
33
>>> s1.pop()
99
>>> s1.pop()
11
>>> s1.pop()
77
>>> s2 = set()
>>> s2.pop()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'pop from an empty set'
从上面可以看出，pop()是删除集合中的元素，当集合是空的时候，会报错，提示KeyError：'pop from an empty set'从一个空的列表删除元素。
8.remove(self,*args,**kwargs)
def remove(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Remove an element from a set; it must be a member.
If the element is not a member, raise a KeyError.
"""
pass
remove(self,member)从集合中移除元素，没有返回值，删除集合中的值，remove(menber),实例如下：
>>> s1 = {'going', 'tom', 'is', 'sb'}
>>> s1.remove("is")
>>> s1
{'going', 'tom', 'sb'}
remove(menber)是从集合中移除元素，而pop()是从集合中弹出一个元素并赋值给新的变量。两者的区别在于，一个有返回值可以利用，而另外一个是没有返回值的。remove()的解释是Remove an element from a set;it must be a member.If the element is not a member,raise a KeyError.
从上面可以看出，remove()移除集合的成员的时候，如果这个成员不在集合中，则会报错，如果在则删除，与discard一样。
>>> s1 = {22, 88, 123}
>>> s1.remove(22)
>>> s1.remove(33)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 33
从上面可以看出，remove()是从集合中删除元素，如果在则删除，否则就会报错。
pop(self),remove(element),discard(element)都是删除集合中元素的方法，pop()是随机删除集合中的元素，不需要参数，并且有一个返回值；remove()是删除集合中指定的值，与discard()一样，不同的是，discard()删除指定的值的时候，如果这个值不存在，不会报错，什么都不做，而remove()则会报错。三种删除集合元素的方法。
9.intersection(self,*args,**kwargs)
def intersection(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return the intersection of two sets as a new set.（取交集，创建一个新的集合存放交集）
(i.e. all elements that are in both sets.)
"""
pass
intersection(s1,s2,s3,....,sn)取集合的交集，等价于s1∩s2∩s3∩...∩sn。
上面图中两个集合中间的部分就是两个集合的交集，intersection()下面来看两个实例，由于intersection()放回两个集合的交集并且生成一个新的集合（Return the intersection of two sets as a new set），我们去交集，并且定义一个参数接收这个新的集合。
>>> s1 = set([11,22,33,44,55,66])
>>> s2 = set([22,55,33])
>>> s3 = set([22,55,77,88])
>>> s4 = set([99,666])
>>> s1.intersection(s2,s3)
{22, 55}
>>> s1.intersection(s2,s3,s4)
set()
从上面可以看出，集合的参数是可以有多个的，并且，如果集合有交集，则返回交集；如果集合没有交集，则返回一个空的集合set().
10.intersection_update(self,*args,**kwargs)
def intersection_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Update a set with the intersection of itself and another.（取交集，修改原来set) """
pass
>>> s1 = {'zeng', 'geng', 'alex', 'sb'}
>>> s3 = {'marry', 'aoi', 'sb'}
>>> s1.intersection_update(s3)
>>> s1
{'sb'}
>>> s3
{'marry', 'aoi', 'sb'}
s1.intersection_update(s3)取集合s1和集合s3的交集，并把生成的交集元素放到集合s1中，删除两者不是集合的元素。如果两者没有交集则生成一个空的集合。intersection_update()与intersection()是一样的，只是intersection()生成了一个新的集合，而intersection_update()把新生成的集合赋给了原来的集合。（Update a set with the intersection of itself and another.）更新一个集合，是两个集合的交集。
11.isdisjoint(self,*args,**kwargs)
def isdisjoint(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return True if two sets have a null intersection. """
"""判断是否有交集，如果没有交集，返回True.
pass
上图中，集合s3和s4没有交集，s1和s2有交集，isdisjoint()是判断集合是不是没有交集，如果没有交集，则返回True；否则如果有交集，则返回False。实例如下：
>>> s1 = {33, 66, 11, 44, 22, 55}
>>> s2 = {33, 22, 55}
>>> s1.isdisjoint(s2)
False
>>> s3 = {88, 77, 22, 55}
>>> s4 = {666, 99}
>>> s3.isdisjoint(s4)
True
上面判断是，s1和s2有交集但是返回错误，s3和s4没有交集返回True。isdisjoint()是判断集合是不是没有交集，没有就True。
>>> s1.isjoint(s2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'set' object has no attribute 'isjoint'
没有isjoint()方法，只能直接判断是不是没有交集，不能判断有交集，逗逼。
12.issubset(self,*args,**kwargs)
def issubset(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Report whether another set contains this set. """
"""判断集合是否是指定集合的子集"""
pass
issubset()判断一个集合是否是另一个集合的子集。（Report whether another set contains this set.）判断一个集合是否包含另外一个集合。s2.issubset(s1)等价于判断s1.__contains__(s2)。判断s2是否被包含在s1集合中。判断另外一个集合是否包含当前集合。
上面实例中，s2是s1的子集。s2完全包含在s1中。如果s2中有任何一个member成员不在s1中，那么就不包含在s1中。实例如下；
>>> s1 = {33, 66, 11, 44, 22, 55}
>>> s2 = {33, 22, 55}
>>> s2.issubset(s1)
True
>>> s3 = {88, 77, 22, 55}
>>> s3.issubset(s1)
False
上面示例中，是判断是否包含，由于s2中的每一个元素都在集合s1中，因此s2是集合s1的子集。s3中只有部分元素包含在集合s1中，因此不是s1的子集。返回False。
13.issuperset(self,*args,**kwargs)
def issuperset(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Report whether this set contains another set. """
"""判断是否是父集"""
pass
issuperset()（Report whether this set contains another set.）判断当前集合是否包含另一个集合。即判断当前集合是否是另外一个集合的父集。
issuperset()与issubset()是一样的，只是判断的顺序不一样而已。实例如下；
>>> s1 = {33, 66, 11, 44, 22, 55}
>>> s2 = {33, 22, 55}
>>> s3 = {88, 77, 22, 55}
>>> s1.issuperset(s2)
True
>>> s1.issuperset(s3)
False
上面实例中，由于s2是s1的子集，也即s1是s2的父集。所以返回True。
14.symmertric_difference(self,*args,**kwargs)
def symmetric_difference(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return the symmetric difference of two sets as a new set.
(i.e. all elements that are in exactly one of the sets.)
"""
pass
symmetric_difference()是取两个集合的对称差，A.symmetric_difference(B)等价于集合A∪B - A∩B。因而A.symmetric_difference(B)与B.symmetric_difference(A)结果是一样的。实例如下：
上面图中，s1和s2有交集，s3和s4没有交集，如果s1和s2使用symmetric_difference()则返回两个集合除了交集的部分。s3和s4使用交集等价于s3∪s4。
>>> s1 = set(["alex","tom","aoi","marry","geng"])
>>> s2 = set(["alex","geng","cang","kong"])
>>> s3 = set(["alex","tom","zeng"])
>>> s4 = set(["qian","zhang","wang"])
>>> s1.symmetric_difference(s2) （1）
{'cang', 'kong', 'aoi', 'tom', 'marry'}
>>> s2.symmetric_difference(s1) （2）
{'cang', 'tom', 'kong', 'marry', 'aoi'}
>>> s3.symmetric_difference(s4) （3）
{'alex', 'wang', 'zeng', 'qian', 'zhang', 'tom'}
>>> s4.symmetric_difference(s3) （s4）
{'alex', 'wang', 'zeng', 'qian', 'zhang', 'tom'}
>>> s1.symmetric_difference(s2,s3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)
从上面代码可以看出，symmetric_difference()是对称性的，对称差；（1）和（2）的结果是一致的；（3）和（4）的结果是一致的。symmetric_difference()是两个集合先做并集，然后减去交集。symmetric_difference()是有一个参数，只能是两个集合的对称差。不像交集并集那样有很多参数。Return the symmetric difference of two sets as a new set.
15.symmertic_difference_update(self,*args,**kwargs)
def symmetric_difference_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Update a set with the symmetric difference of itself and another. """
pass
symmetric_difference_update()与symmetric_difference()是一样的。只是symmetric_difference_update()更新原来的集合。A.symmetric_difference_update(B)等价于A = A∪B - A∩B.
16.union(self,*args,**kwargs)
def union(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return the union of sets as a new set.（并集）
(i.e. all elements that are in either set.)
"""
pass
union()并集，求集合的并集，A.union(B)等价于A∪B.Return the union of sets as a new set.生成两个集合的并集。
>>> s1 = {'alex', 'tom', 'geng', 'marry', 'aoi'}
>>> s2 = {'alex', 'cang', 'geng', 'kong'}
>>> s3 = {'alex', 'tom', 'zeng'}
>>> s1.union(s2,s3)
{'geng', 'alex', 'cang', 'kong', 'aoi', 'zeng', 'tom', 'marry'}
union()是生成集合的并集。图如下：
union()就是把集合中不同的元素合并成一个新的集合。
17.update(self,*args,**kwargs)
def update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Update a set with the union of itself and others. """
pass
update()更新集合，是把集合合并之后返回给原来的集合。即A.update(B)等价于A = A∪B。实例如下：
>>> s1 = {'alex', 'tom', 'geng', 'marry', 'aoi'}
>>> s2 = {'alex', 'cang', 'geng', 'kong'}
>>> s3 = {'alex', 'tom', 'zeng'}
>>> s1.update(s3,s2)
>>> s1
{'geng', 'alex', 'cang', 'kong', 'aoi', 'zeng', 'tom', 'marry'}
从上面代码可以看出update()是把集合的元素并集之后赋给原来的值。我还以为存在一个union_update()原来直接是update().Update a set with the union of itself and others.
示例：下面有两个集合，是两个cmdb文件，原来的字典和新获取的字典，要求更新原来的字典，实例如下：
# 数据库中原有
old_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#2": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}
# cmdb 新汇报的数据
new_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 800},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#4": {'hostname': "c2", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}
思路：
（1）原来有的，新的cmd也有，要么更新，要么不变。
（2）原来有，新的cmd没有，要删除的；
（3）原来没有，新的cmd有，要添加的。
# 数据库中原有
old_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#2": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}
# cmdb 新汇报的数据
new_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 800},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#4": {'hostname': "c2", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}
old = set(old_dict.keys())
new = set(new_dict.keys())
#原来有，现在没有，要删除的数据。
del_datas = old.difference(new)
for del_data in del_datas:
del old_dict[del_data]
#原来没有，现在有，新添加
add_datas = new.difference(old)
for add_data in add_datas:
old_dict[add_data] = new_dict[add_data]
#原来有，现在也有，更新
update_datas = old.intersection(new)
for update_data in update_datas:
old_dict[update_data] = new_dict[update_data]
print(old_dict)
事实上，difference()才是求集合的差集，求出一个集合与另一个集合完全不同的元素，symmetric_difference()是求对称差集，上面方法使用的是difference()方法，也可以使用symmetric_difference()，只不过symmetric_difference()需要先求出两个集合的交集。
方法二：使用symmetric_difference():
# 数据库中原有
old_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#2": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}
# cmdb 新汇报的数据
new_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 800},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#4": {'hostname': "c2", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}
old = set(old_dict.keys())
new = set(new_dict.keys())
#原来有，现在也有，更新
update_datas = old.intersection(new)
#取交集
for update_data in update_datas:
old_dict[update_data] = new_dict[update_data]
#原来有，现在没有，要删除的数据。
del_datas = old.symmetric_difference(update_datas)
for del_data in del_datas:
del old_dict[del_data]
#原来没有，现在有，新添加
add_datas = new.symmetric_difference(update_datas)
for add_data in add_datas:
old_dict[add_data] = new_dict[add_data]
print(old_dict)
上面使用了两种方法，一种是直接只用difference()求差集，另一种是先求交集，然后在求出差集，symmetric_difference().
# 数据库中原有
old_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#2": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}
# cmdb 新汇报的数据
new_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 800},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#4": {'hostname': "c2", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}
old = set(old_dict.keys())
new = set(new_dict.keys())
#原来有，现在没有，要删除的数据。
del_datas = old.difference(new)
for del_data in del_datas:
del old_dict[del_data]
#原来没有，现在有，新添加
add_datas = new.difference(old)
for add_data in add_datas:
old_dict[add_data] = new_dict[add_data]
#原来有，现在也有，更新
update_datas = old.intersection(new)
for update_data in update_datas:
old_dict[update_data] = new_dict[update_data]
print(old_dict)