假设如下：
>>> s = set([1, 2, 3])
如何在不执行s.pop() s情况下从s获取值（任何值s.pop() ？ 我想把这个项留在集合中，直到我确定我可以删除它 - 我只能在异步调用另一个主机后才能确定。
又快又脏：
>>> elem = s.pop()
>>> s.add(elem)
但是你知道更好的方法吗？ 理想情况下在恒定的时间。
#1楼
要提供不同方法背后的一些时序数据，请考虑以下代码。 get（）是我对Python的setobject.c的自定义添加，只是一个pop（）而不删除元素。
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()
输出是：
$ ./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
这意味着for / break解决方案是最快的（有时比自定义get（）解决方案更快）。
#2楼
关注@wr。 发布，我得到类似的结果（对于Python3.5）
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()
输出：
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
但是，当更改底层集合（例如调用remove() ）时，可迭代示例（ for ， iter ）的情况非常糟糕：
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()
结果是：
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
#3楼
TL;博士
for first_item in muh_set: break仍然是Python 3.x中的最佳方法。 诅咒你，圭多。
你这样做
欢迎来到另一组Python 3.x时序，从wr推断。 特别是Python 2.x特有的响应 。 与AChampion同样有用的Python 3.x特定响应不同 ，下面的时间安排也是上面提出的时间异常解决方案 - 包括：
-
list(s)[0]， John的新颖的基于序列的解决方案 。 -
random.sample(s, 1)， dF。 不拘一格的基于RNG的解决方案 。
伟大的喜悦代码片段
打开，收听，计时：
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()
快速废弃的永恒时计
看哪！ 按最快到最慢的片段排序：
$ ./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
整个家庭的面部植物
不出所料， 手动迭代至少是下一个最快解决方案的两倍 。 尽管差距已经从Bad Old Python 2.x天（其中手动迭代至少快四倍）减少，但令我失望的是PEP 20狂热者中最详细的解决方案是最好的。 至少将一个集合转换为一个列表来提取集合的第一个元素就像预期的那样可怕。 感谢Guido，愿他的光继续引导我们。
令人惊讶的是， 基于RNG的解决方案绝对是可怕的。 列表转换很糟糕，但random 真的需要糟糕的蛋糕。 对于随机数上帝来说太多了。
我只是希望他们已经为我们PEP了一个set.get_first()方法。 如果你正在读这篇文章，他们会说：“请。做点什么吧。”
#4楼
看似最紧凑 （6个符号）虽然获取设定元素的速度很慢 （ PEP 3132可以实现）：
e,*_=s
使用Python 3.5+，您还可以使用此7符号表达式（感谢PEP 448 ）：
[*s][0]
这两个选项在我的机器上比for-loop方法慢大约1000倍。
#5楼
我想知道函数将如何针对不同的集合执行，所以我做了一个基准测试：
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()
该图清楚地表明，一些方法（ RandomSample ， SetUnpacking和ListIndex ）取决于集合的大小，在一般情况下应该避免（至少如果性能可能很重要）。 正如其他答案所示，最快的方法是ForLoop 。
然而，只要使用其中一个恒定时间方法，性能差异就可以忽略不计。
iteration_utilities （免责声明：我是作者）包含这个用例的便利函数： first ：
>>> from iteration_utilities import first
>>> first({1,2,3,4})
1
我还把它包含在上面的基准测试中。 它可以与其他两个“快速”解决方案竞争，但差别不大。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/3797416/blog/3169379