Phương thức symmetric_difference_update[] của tập hợp Python là một phương thức tích hợp sẵn trong ngôn ngữ lập trình Python để cập nhật các tập hợp với các mục duy nhất. Phương thức set symmetric_difference_update[] trong Python xóa tất cả các mục phổ biến khỏi hai hoặc nhiều bộ và cập nhật tập đã chỉ định với các mục duy nhất trong tất cả các bộ. Nó tương tự như chức năng “HOẶC”, chỉ có một điểm khác biệt. Phương thức symmetric_difference_update[] của Python không bao gồm các mục phổ biến. Nó có tất cả các mục tồn tại trong bộ một hoặc hai nhưng không có trong cả hai bộ. Bây giờ, chúng ta hãy xem cú pháp của phương thức set symmetric_difference_update[] trong Python để hiểu cách thức hoạt động của hàm phương thức set symmetric_difference_update[] trong Python. Cú pháp của hàm được cung cấp dưới đây
Phương thức symmetric_difference_update[] của bộ Python được gọi là một trong những bộ cần được cập nhật. Nó chỉ nhận một tham số, đó là tên của tập cần được kết hợp với tập gọi. Nó không trả lại bất cứ thứ gì ngoài việc cập nhật bộ hiện có. Chúng ta hãy xem một số ví dụ đơn giản để tìm hiểu cách sử dụng phương thức symmetric_difference_update[] của Python trong các chương trình Python của chúng ta
ví dụ 1
Hãy để chúng tôi bắt đầu với một ví dụ đơn giản để bạn không gặp vấn đề gì khi học cách kết hợp phương thức symmetric_difference_update[] của Python trong các chương trình của mình. Mã mẫu được đưa ra dưới đây
a = {1 , 2, 5, 7, 9, 11}
b = {10 , 20, 30, 40, 50}
a. symmetric_difference_update [ b ]
in [ a ]
Trong mã chương trình trước, chúng ta có hai bộ, “a” và “b”. Tập hợp “a” chứa sáu giá trị; . Bằng cách gọi một. symmetric_difference_update[b] và các bộ a và b được kết hợp với nhau. Sử dụng câu lệnh in, tập hợp cập nhật “a” đã được hiển thị trên thiết bị đầu cuối. Đầu ra của chương trình được đưa ra dưới đây
Tại đây, bạn có thể thấy rằng các mục trong cả hai bộ được kết hợp với nhau và bộ “a” đã được cập nhật với tất cả các giá trị
ví dụ 2
Ví dụ trước không hiển thị việc loại bỏ các giá trị chung vì cả hai bộ đều có các mục duy nhất. Vì vậy, hãy để chúng tôi chứng minh việc loại bỏ các giá trị chung trong ví dụ này. Xem mã tham chiếu được đưa ra trong ảnh chụp màn hình sau
a = {1 , 2, 5, 7, 9, 11}
b = {5 , 7, 9, 11, 13, 15}
a. symmetric_difference_update [ b ]
in [ a ]
Ở đây, có hai tập hợp, tập hợp a và tập hợp b. Tập hợp a chứa sáu giá trị và tập hợp b chứa sáu giá trị. Bằng cách sử dụng một. lệnh symmetric_difference_update[b], tập hợp a và tập hợp b được kết hợp và in tập hợp a đã cập nhật bằng câu lệnh print[]. Đầu ra được đưa ra dưới đây để bạn tham khảo
Trong kết quả này, bạn có thể thấy rằng các giá trị chung trong cả hai bộ đều bị xóa và các giá trị duy nhất được cập nhật trong bộ “a”. Tập hợp a và tập hợp b có chung 5, 7, 9 và 11 giá trị nên chúng bị xóa khỏi danh sách và tập hợp “a” đã được cập nhật với các mục duy nhất
ví dụ 3
Khi chúng ta sử dụng phương thức set symmetric_difference_update[] của Python, nó chỉ cập nhật set được gọi là phương thức. Tất cả các bộ khác không thay đổi. Vì vậy, ví dụ, chúng tôi đang sử dụng câu lệnh sau, a. symmetric_difference_update[b], thì chỉ bộ a sẽ được cập nhật và bộ b sẽ giữ nguyên. Hãy cho chúng tôi xem đoạn mã sau
a = {1 , 2, 5, 7, 9, 11}
b = {5 , 7, 9, 11, 13, 15}
a. symmetric_difference_update [ b ]
in ['Đặt a là = ' ,a ]
in ['Đặt b là = ' ,b ]
Như bạn có thể quan sát, mã giống như chúng tôi đã sử dụng trong các ví dụ trước. Chúng tôi vừa thêm một tuyên bố in khác. Bây giờ, chúng ta hãy in cả hai tập hợp sau khi sử dụng phương thức symmetric_difference_update[] của Python trong chương trình để chúng ta có thể xem nó hoạt động như thế nào. Sau đây là đầu ra của chương trình
Như bạn có thể thấy, tập hợp b giống như tập hợp mà chúng tôi đã cung cấp. Chỉ bộ “a” đã được cập nhật. Vì vậy, rõ ràng là chỉ tập hợp cuộc gọi sẽ được cập nhật bằng phương thức symmetric_difference_update[] của tập hợp Python và tất cả các tập hợp khác sẽ giữ nguyên
Ví dụ 4
Như chúng ta đã thảo luận trước đây, phương thức symmetric_difference_update[] của Python không trả về bất cứ thứ gì. Nó chỉ cập nhật tập gọi. Vì vậy, trong ví dụ này, chúng tôi sẽ cho bạn thấy rằng phương thức symmetric_difference_update[] của Python không trả về bất kỳ thứ gì. Mã của một ví dụ mẫu được đưa ra dưới đây
a = {1 , 2, 5, 7, 9, 11}
b = {5 , 7, 9, 11, 13, 15}
đầu ra = a. symmetric_difference_update [ b ]
in ['Đặt a là = ' ,a ]
in ['Đặt b là = ' ,b ]
in ['Bộ đầu ra là = ' ,đầu ra ]
Mã này lại giống nhau. Chúng tôi đã thêm một biến lưu trữ kết quả được trả về bởi phương thức symmetric_difference_update[] của Python. Như chúng ta đã biết, phương thức symmetric_difference_update[] của Python không trả về bất cứ thứ gì, vì vậy biến sẽ không có gì trong đó. Xem đầu ra được đưa ra dưới đây
Tại đây, bạn có thể quan sát thấy tập hợp “a” đã được cập nhật với các giá trị duy nhất, tập hợp b không thay đổi và biến được xác định “đầu ra” có “không có”. Điều này cho thấy rõ ràng rằng phương thức symmetric_difference_update[] của Python không trả về bất kỳ thứ gì, vì vậy biến được gán sẽ luôn có giá trị “không”
Ví dụ 5
Trong các ví dụ trước, chúng tôi đã cung cấp hai bộ được xác định đúng. Hãy để chúng tôi chứng minh một cách khác để cung cấp một tập hợp. Nó sẽ giúp bạn viết mã cho một số ứng dụng phức tạp. Tham khảo mã được cung cấp trong ảnh chụp màn hình sau
a = {1 , 2, 5, 7, 9, 11}
b = [ x cho x in range[2,9]]
a. symmetric_difference_update [ b ]
in ['Đặt a là = ' ,a ]
Ở đây, set a vẫn đơn giản nhưng set b không chỉ sử dụng vòng lặp “for” và hàm “range[]”. Tập hợp b đang tính toán với hàm range[] bắt đầu từ 2 và kết thúc ở 8. Tập b sẽ có {2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} phần tử. Các mục này sẽ được sử dụng bởi phương thức set symmetric_difference_update[] của Python để kết hợp với set a. Đầu ra sau đây được đính kèm
Bây giờ, bạn có thể thấy bộ “a” đã được cập nhật với các vật phẩm duy nhất trong cả hai bộ
Phần kết luận
Chúng tôi thiết kế bài viết này để giải thích cách sử dụng phương thức symmetric_difference_update[] của Python trong các chương trình của bạn. Phương thức symmetric_difference_update[] của Python là một hàm Python tích hợp cho phép chúng ta cập nhật một tập hợp với các giá trị duy nhất trong tất cả các tập hợp. Với sự trợ giúp của các ví dụ, chúng tôi đã giải thích một tình huống khác để bạn có thể sử dụng tốt phương thức symmetric_difference_update[] của Python