要素を削除せずにセットから取得する方法は？

以下を想定します。

>>> s = set([1, 2, 3])

実行sせずに値（任意の値）を取得するにはどうすればよいs.pop()ですか？アイテムを確実に削除できるまでセットに残しておきたいのですが、別のホストへの非同期呼び出しの後でしか確認できません。

素早く汚い：

>>> elem = s.pop()
>>> s.add(elem)

しかし、もっと良い方法を知っていますか？理想的には一定の時間です。

セット全体をコピーする必要がない2つのオプション：

for e in s:
    break
# e is now an element from s

または...

e = next(iter(s))

ただし、一般に、セットはインデックス作成やスライスをサポートしていません。

最小コードは次のようになります：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> list(s)[0]
1

明らかに、これはセットの各メンバーを含む新しいリストを作成するので、セットが非常に大きい場合はあまり良くありません。

関数がさまざまなセットに対してどのように実行されるのか疑問に思ったので、ベンチマークを行いました。

from random import sample

def ForLoop(s):
    for e in s:
        break
    return e

def IterNext(s):
    return next(iter(s))

def ListIndex(s):
    return list(s)[0]

def PopAdd(s):
    e = s.pop()
    s.add(e)
    return e

def RandomSample(s):
    return sample(s, 1)

def SetUnpacking(s):
    e, *_ = s
    return e

from simple_benchmark import benchmark

b = benchmark([ForLoop, IterNext, ListIndex, PopAdd, RandomSample, SetUnpacking],
              {2**i: set(range(2**i)) for i in range(1, 20)},
              argument_name='set size',
              function_aliases={first: 'First'})

b.plot()

このプロットは、いくつかのアプローチ（RandomSample、SetUnpackingおよびListIndex）がセットのサイズに依存し、一般的なケース（少なくともパフォーマンスが重要な場合）で回避する必要があることをます。他の回答ですでに示されているように、最速の方法はForLoopです。

ただし、一定時間アプローチの1つが使用されている限り、パフォーマンスの違いは無視できます。

iteration_utilities （免責事項：私は作成者です）このユースケースに便利な関数が含まれています。 first：：

>>> from iteration_utilities import first
>>> first({1,2,3,4})
1

上記のベンチマークにも含めました。他の2つの「高速」ソリューションと競合できますが、どちらの方法でも違いはありません。

tl; dr

for first_item in muh_set: breakPython 3.xの最適なアプローチのままです。^{あなたをのろい、グイド。}

これをやる

wrから推定されたPython 3.xタイミングのさらに別のセットへようこそ。Python 2.x固有の優れた応答。AChampionの同等に役立つPython 3.x固有の応答とは異なり、以下のタイミングは、上で提案された時間外れ値の解決策も含みます。

• list(s)[0]、ジョンの新しいシーケンスベースのソリューション。
• random.sample(s, 1)、dF。折衷的なRNGベースのソリューション。

Great Joyのコードスニペット

電源を入れ、調整し、時間を計ります：

from timeit import Timer

stats = [
    "for i in range(1000): \n\tfor x in s: \n\t\tbreak",
    "for i in range(1000): next(iter(s))",
    "for i in range(1000): s.add(s.pop())",
    "for i in range(1000): list(s)[0]",
    "for i in range(1000): random.sample(s, 1)",
]

for stat in stats:
    t = Timer(stat, setup="import random\ns=set(range(100))")
    try:
        print("Time for %s:\t %f"%(stat, t.timeit(number=1000)))
    except:
        t.print_exc()

時代遅れのタイミングをすぐに廃止

見よ！最も速いスニペットから最も遅いスニペットの順に並べます。

$ ./test_get.py
Time for for i in range(1000): 
    for x in s: 
        break:   0.249871
Time for for i in range(1000): next(iter(s)):    0.526266
Time for for i in range(1000): s.add(s.pop()):   0.658832
Time for for i in range(1000): list(s)[0]:   4.117106
Time for for i in range(1000): random.sample(s, 1):  21.851104

家族全員のためのフェイスプラント

当然のことながら、手動の反復は、次に高速なソリューションの少なくとも2倍の速度を維持します。Bad Old Python 2.xの日（手動での反復が少なくとも4倍の速さでした）からギャップは減少しましたが、最も冗長なソリューションが最善であるという点で、PEP 20熱狂的な期待を裏切っています。少なくとも、セットの最初の要素を抽出するためだけにセットをリストに変換することは、予想どおり恐ろしいことです。グイドに感謝します。彼の光が私たちを導き続けますように。

驚くべきことに、RNGベースのソリューションはひどいものです。リスト変換は悪いですが、random 本当にひどいソースケーキをとります。乱数神にそんなに。

私はアモルファスが彼らがset.get_first()すでに私たちのための方法をPEPすることを望みます。これを読んでいる場合、彼らは「お願いします。何かしてください。」

さまざまなアプローチの背後にあるタイミング図を提供するには、次のコードを検討してください。 get（）は、Pythonのsetobject.cへのカスタムの追加であり、要素を削除せずに単なるpop（）です。

from timeit import *

stats = ["for i in xrange(1000): iter(s).next()   ",
         "for i in xrange(1000): \n\tfor x in s: \n\t\tbreak",
         "for i in xrange(1000): s.add(s.pop())   ",
         "for i in xrange(1000): s.get()          "]

for stat in stats:
    t = Timer(stat, setup="s=set(range(100))")
    try:
        print "Time for %s:\t %f"%(stat, t.timeit(number=1000))
    except:
        t.print_exc()

出力は次のとおりです。

$ ./test_get.py
Time for for i in xrange(1000): iter(s).next()   :       0.433080
Time for for i in xrange(1000):
        for x in s:
                break:   0.148695
Time for for i in xrange(1000): s.add(s.pop())   :       0.317418
Time for for i in xrange(1000): s.get()          :       0.146673

これは、for / breakソリューションが最速であることを意味します（カスタムget（）ソリューションよりも高速な場合があります）。

ランダムな要素が必要なので、これも機能します。

>>> import random
>>> s = set([1,2,3])
>>> random.sample(s, 1)
[2]

ドキュメントには、のパフォーマンスについては記載されていないようですrandom.sample。巨大なリストと巨大なセットを使用した非常に迅速な実証的テストから、リストでは一定の時間がかかるようですが、セットではそうではありません。また、セットの反復はランダムではありません。順序は未定義ですが予測可能です。

>>> list(set(range(10))) == range(10)
True 

ランダム性が重要であり、一定の時間（大量のセット）で多数の要素が必要な場合はrandom.sample、最初にリストを使用して変換します。

>>> lst = list(s) # once, O(len(s))?
...
>>> e = random.sample(lst, 1)[0] # constant time

一見、最もコンパクト（6つのシンボル）ですが、設定要素を取得するのに非常に時間がかかります（PEP 3132によって可能になりました）。

e,*_=s

Python 3.5以降では、次の7シンボル式を使用することもできます（PEP 448に感謝）。

[*s][0]

私のマシンでは、どちらのオプションもforループ方式よりも約1000倍遅くなります。

私が書いたユーティリティ関数を使用します。その名前は、それがランダムなアイテムかそのようなものであるかもしれないことを意味するので、多少誤解を招くかもしれません。

def anyitem(iterable):
    try:
        return iter(iterable).next()
    except StopIteration:
        return None

@wrをフォローしています。投稿、私は同じような結果を得る（Python3.5の場合）

from timeit import *

stats = ["for i in range(1000): next(iter(s))",
         "for i in range(1000): \n\tfor x in s: \n\t\tbreak",
         "for i in range(1000): s.add(s.pop())"]

for stat in stats:
    t = Timer(stat, setup="s=set(range(100000))")
    try:
        print("Time for %s:\t %f"%(stat, t.timeit(number=1000)))
    except:
        t.print_exc()

出力：

Time for for i in range(1000): next(iter(s)):    0.205888
Time for for i in range(1000): 
    for x in s: 
        break:                                   0.083397
Time for for i in range(1000): s.add(s.pop()):   0.226570

ただし、基になるセット（たとえばへの呼び出しremove()）を変更する場合、反復可能な例（for、iter）の場合はうまくいきません。

from timeit import *

stats = ["while s:\n\ta = next(iter(s))\n\ts.remove(a)",
         "while s:\n\tfor x in s: break\n\ts.remove(x)",
         "while s:\n\tx=s.pop()\n\ts.add(x)\n\ts.remove(x)"]

for stat in stats:
    t = Timer(stat, setup="s=set(range(100000))")
    try:
        print("Time for %s:\t %f"%(stat, t.timeit(number=1000)))
    except:
        t.print_exc()

結果：

Time for while s:
    a = next(iter(s))
    s.remove(a):             2.938494
Time for while s:
    for x in s: break
    s.remove(x):             2.728367
Time for while s:
    x=s.pop()
    s.add(x)
    s.remove(x):             0.030272

私が小さなコレクションに対して通常行うことは、このようなパーサー/コンバーターメソッドを作成することです

def convertSetToList(setName):
return list(setName)

次に、新しいリストを使用してインデックス番号でアクセスできます

userFields = convertSetToList(user)
name = request.json[userFields[0]]

リストとして、使用する必要がある可能性のある他のすべてのメソッドがあります

いかがs.copy().pop()ですか？計時はしていませんが、うまくいくはずで、簡単です。ただし、セット全体をコピーするため、小さなセットに最適です。

別のオプションは、気にしない値を持つ辞書を使用することです。例えば、

poor_man_set = {}
poor_man_set[1] = None
poor_man_set[2] = None
poor_man_set[3] = None
...

キーが単なる配列であることを除いて、キーをセットとして扱うことができます。

keys = poor_man_set.keys()
print "Some key = %s" % keys[0]

この選択の副作用は、コードが古いsetバージョンのPython と下位互換性を持つことです。それはおそらく最良の答えではありませんが、別のオプションです。

編集：次のようなことを行って、配列やセットの代わりにdictを使用したという事実を隠すこともできます。

poor_man_set = {}
poor_man_set[1] = None
poor_man_set[2] = None
poor_man_set[3] = None
poor_man_set = poor_man_set.keys()