<jupyter_start><jupyter_text>Set e BooleanosExistem dois outros tipos de objeto em Python que devemos cobrir rapidamente. Conjuntos(Sets) e Booleanos. SetsOs conjuntos são uma coleção não ordenada de elementos *únicos*. Podemos construí-los usando a função set(). Avançemos e façamos um conjunto para ver como funciona<jupyter_code>x = set()
# Adicionamos elementos com o método add().
x.add(1)
# Mostra
x<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Observe os colchetes. Isso não indica um dicionário! Embora você possa montar analogias como um set sendo um dicionário com apenas chaves.Sabemos que um conjunto tem apenas entradas únicas. Então, o que acontece quando tentamos adicionar algo que já está em um conjunto?<jupyter_code># Adiciona um elemento novo
x.add(2)
# Mostra
x
# Adiciona o mesmo elemento
x.add(1)
# Mostra
x<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Observe como ele não colocará mais 1 lá. Isso porque um conjunto apenas se ocupa de elementos exclusivos! Podemos transformar uma lista com múltiplos elementos repetidos para um conjunto para obter os elementos exclusivos. Por exemplo:<jupyter_code># Cria uma lista com elementos repetidos
l = [1,1,2,2,3,4,5,6,1,1]
# Transforma em um set com elementos únicos
set(l)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>BooleanosO Python possui também Booleanos (com True e False predefinidas que são basicamente apenas os números inteiros 1 e 0). Ele também possui um objeto reservado chamado None. Passemos por alguns exemplos rápidos de booleanos (vamos mergulhar mais profundamente neles mais tarde neste curso).<jupyter_code># Define um objeto como True
a = True
# Mostra
a<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Também podemos usar operadores de comparação para criar booleanos. Examinaremos todos os operadores de comparação mais tarde no curso.<jupyter_code># O output é boleano
1 > 2<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Nós podemos usar None como um espaço reservado para um objeto que não queremos reatribuir ainda:<jupyter_code>b = None<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.06048780487804878, 'fraction_numerical': 0.00878048780487805, 'mean_word_length': 6.273049645390071, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 25, '<?xml version=': 0, '>': 26, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '6', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '358139', 'license': 'Apache-2.0', 'n_tokens_mistral': 715, 'n_tokens_neox': 704, 'n_words': 251, 'path': 'Python/Python-Completo/Python Completo/Notebooks Traduzidos/Sets e Booleanos.ipynb', 'repo_name': 'Enp256/udemy', 'size': '2050'}