Какие элементы могут быть в множестве в Python

Что проверяют

Знаете ли вы, что ограничение у множества не по типу, а по свойству объекта: элемент должен быть хэшируемым. Следом почти всегда спрашивают, почему кортеж можно положить в set, а список нельзя, и что будет с экземпляром вашего класса.

Как отвечать

set устроен как хэш-таблица: при добавлении Python считает hash(x), находит ячейку и при коллизии сравнивает элементы через ==. Отсюда требование: у объекта есть __hash__, согласованный с __eq__, и хэш не меняется, пока объект лежит в множестве.

• можно: int, float, complex, str, bytes, bool, None, frozenset, а также кортеж, если все его элементы хэшируемы;
• нельзя: list, dict, set, bytearray. Попытка даёт TypeError: unhashable type;
• кортеж с изменяемым внутри: (1, [2]) тоже падает с TypeError, хэшируемость кортежа определяется содержимым;
• свои классы: по умолчанию хэшируются по идентичности, два разных экземпляра с одинаковыми полями останутся двумя элементами. Если вы определили __eq__ и не определили __hash__, Python выставит __hash__ = None, и класс станет нехэшируемым;
• dataclass: @dataclass(frozen=True) генерирует __hash__ по полям, а обычный @dataclass с eq=True по умолчанию делает экземпляры нехэшируемыми.

Множество множеств собирается через frozenset. Поиск и добавление в среднем O(1), поэтому x in s на больших коллекциях заметно быстрее, чем поиск по списку.

Где спотыкаются

Говорят «в множестве могут быть только неизменяемые типы». Критерий точнее: хэшируемость. Экземпляр обычного класса изменяем, но в set кладётся без проблем.

Не знают про равенство разных типов: {1, 1.0, True} превращается в {1}, потому что 1 == 1.0 == True и хэши у них совпадают.

Полагаются на порядок. Маленькие целые часто выводятся по возрастанию, и это похоже на сортировку, а хэш строк рандомизирован между запусками интерпретатора, так что порядок обхода меняется от запуска к запуску. Заодно путают литералы: {} это пустой словарь, пустое множество создаётся через set().