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Python并集操作详解：概念、用法及实际应用 | Python集合教程
ZangXinYan
- Python
- 2025-08-08
- 874
Python并集操作详解
全面掌握集合运算中的并集概念、使用方法及实际应用场景
什么是Python中的并集？
在Python中，并集(Union)是指两个或多个集合中所有不重复元素的集合。它是集合论中的一个基本概念，在Python中通过union()方法或|运算符实现。
数学定义
对于集合A和B，它们的并集A ∪ B定义为：
A ∪ B = {x | x ∈ A 或 x ∈ B}
即包含所有属于A或属于B的元素。
Python实现
在Python中，集合(set)是一种无序的不重复元素序列。我们可以使用：
set1.union(set2)方法set1 | set2运算符
来获取两个集合的并集。
并集可视化
A ∪ B
图示：蓝色和绿色圆分别代表两个集合，整个有色区域代表它们的并集
Python并集的实现方法
1. 使用union()方法
# 创建两个集合
setA = {1, 2, 3, 4}
setB = {3, 4, 5, 6}
# 使用union()方法
union_set = setA.union(setB)
print(union_set) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
setA = {1, 2, 3, 4}
setB = {3, 4, 5, 6}
# 使用union()方法
union_set = setA.union(setB)
print(union_set) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
2. 使用 | 运算符
# 使用 | 运算符
union_set_operator = setA | setB
print(union_set_operator) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
union_set_operator = setA | setB
print(union_set_operator) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
3. 多个集合的并集
setC = {5, 6, 7, 8}
# 多个集合的并集
multi_union = setA.union(setB, setC)
print(multi_union) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
# 使用运算符
multi_union_operator = setA | setB | setC
print(multi_union_operator) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
# 多个集合的并集
multi_union = setA.union(setB, setC)
print(multi_union) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
# 使用运算符
multi_union_operator = setA | setB | setC
print(multi_union_operator) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
两种方法的比较
| 特性 | union()方法 | | 运算符 |
|---|---|---|
| 可读性 | 较高，明确表达意图 | 简洁，但需了解运算符 |
| 多个集合操作 | 支持，setA.union(setB, setC, ...) | 支持，setA | setB | setC |
| 与其他数据类型 | 可接受任何可迭代对象 | 只能用于集合类型 |
| 链式调用 | 支持 | 支持 |
| 性能 | 略慢 | 略快 |
并集的实际应用场景
1. 数据合并与去重
合并多个来源的数据并去除重复项：
# 从不同来源获取的用户ID列表
users_source1 = [101, 102, 103, 104, 105]
users_source2 = [103, 104, 105, 106, 107]
users_source3 = [107, 108, 109, 110]
# 合并并去重
all_users = set(users_source1).union(users_source2, users_source3)
print(sorted(all_users)) # 输出: [101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110]
users_source1 = [101, 102, 103, 104, 105]
users_source2 = [103, 104, 105, 106, 107]
users_source3 = [107, 108, 109, 110]
# 合并并去重
all_users = set(users_source1).union(users_source2, users_source3)
print(sorted(all_users)) # 输出: [101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110]
2. 标签系统
组合多个标签以获取所有相关项目：
# 商品标签系统
electronics = {'laptop', 'smartphone', 'tablet'}
accessories = {'headphones', 'charger', 'case'}
popular = {'smartphone', 'headphones', 'tablet'}
# 获取电子产品和配件中受欢迎的商品
result = electronics.union(accessories) & popular
print(result) # 输出: {'smartphone', 'headphones', 'tablet'}
electronics = {'laptop', 'smartphone', 'tablet'}
accessories = {'headphones', 'charger', 'case'}
popular = {'smartphone', 'headphones', 'tablet'}
# 获取电子产品和配件中受欢迎的商品
result = electronics.union(accessories) & popular
print(result) # 输出: {'smartphone', 'headphones', 'tablet'}
3. 权限管理系统
合并用户的多组权限：
# 用户权限组
admin_perms = {'create', 'update', 'delete'}
editor_perms = {'create', 'update'}
viewer_perms = {'read'}
# 用户拥有编辑和查看权限
user_perms = editor_perms.union(viewer_perms)
print(user_perms) # 输出: {'create', 'update', 'read'}
admin_perms = {'create', 'update', 'delete'}
editor_perms = {'create', 'update'}
viewer_perms = {'read'}
# 用户拥有编辑和查看权限
user_perms = editor_perms.union(viewer_perms)
print(user_perms) # 输出: {'create', 'update', 'read'}
注意事项与最佳实践
1. 集合的特性
- 集合中的元素是唯一的，自动去重
- 集合是无序的，不能通过索引访问
- 集合中只能包含不可变类型（如数字、字符串、元组）
2. 与其他集合操作的关系
- 交集：使用
intersection()或&运算符 - 差集：使用
difference()或-运算符 - 对称差集：使用
symmetric_difference()或^运算符
3. 性能考虑
集合的并集操作时间复杂度平均为O(n)，对于大型数据集，使用集合操作比列表操作更高效。
总结
Python中的并集操作是处理集合数据的强大工具，主要特点包括：
- 使用
union()方法或|运算符获取两个或多个集合的并集 - 自动去除重复元素，只保留唯一值
- 适用于数据合并、去重、权限管理等多种场景
- 与其他集合操作（交集、差集）结合使用可解决复杂问题
掌握并集操作将大大提高你处理数据集和关系运算的效率，是Python编程中必备的基础技能。
本文由ZangXinYan于2025-08-08发表在吾爱品聚，如有疑问，请联系我们。
本文链接：https://521pj.cn/20257586.html
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