如果您正在使用有序集来维护有序的顺序，请考虑使用来自PyPI的有序集实现。sortedcontainers模块为此提供了一个SortedSet。一些好处:纯python，像c一样快的实现，100%的单元测试覆盖率，数小时的压力测试。

使用pip从PyPI安装很容易:

pip install sortedcontainers

注意，如果不能pip安装，只需从开源存储库中拉出sortedlist.py和sortedset.py文件。

安装完成后，您可以简单地:

from sortedcontainers import SortedSet
help(SortedSet)

sortedcontainers模块还维护了与几个备选实现的性能比较。

对于询问Python的包数据类型的注释，还有一种SortedList数据类型可用于有效地实现包。

我可以为您提供一个比OrderedSet更好的方法:boltons有一个纯python、2/3兼容的IndexedSet类型，它不仅是一个有序集，而且还支持索引(与列表一样)。

简单的pip install boltons(或复制setutils.py到你的代码库中)，导入IndexedSet和:

>>> from boltons.setutils import IndexedSet
>>> x = IndexedSet(list(range(4)) + list(range(8)))
>>> x
IndexedSet([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x - set(range(2))
IndexedSet([2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x[-1]
7
>>> fcr = IndexedSet('freecreditreport.com')
>>> ''.join(fcr[:fcr.index('.')])
'frecditpo'

一切都是唯一的，并保持有序。完全披露:IndexedSet是我写的，但这也意味着如果有任何问题，您可以找我麻烦。：）

如果您正在使用有序集来维护有序的顺序，请考虑使用来自PyPI的有序集实现。sortedcontainers模块为此提供了一个SortedSet。一些好处:纯python，像c一样快的实现，100%的单元测试覆盖率，数小时的压力测试。

使用pip从PyPI安装很容易:

pip install sortedcontainers

注意，如果不能pip安装，只需从开源存储库中拉出sortedlist.py和sortedset.py文件。

安装完成后，您可以简单地:

from sortedcontainers import SortedSet
help(SortedSet)

sortedcontainers模块还维护了与几个备选实现的性能比较。

对于询问Python的包数据类型的注释，还有一种SortedList数据类型可用于有效地实现包。

正如其他人所说，OrderedDict在功能方面是有序集的超集，但如果你需要一个与API交互的集，并且不需要它是可变的，OrderedDict.keys()实际上是一个实现abc.collections.Set:

import random
from collections import OrderedDict, abc

a = list(range(0, 100))
random.shuffle(a)

# True
a == list(OrderedDict((i, 0) for i in a).keys())

# True
isinstance(OrderedDict().keys(), abc.Set)   

注意事项是不可变性，必须像字典一样构建集合，但它很简单，只使用内置。

虽然有点晚了，但我已经编写了一个类setlist作为集合扩展的一部分，它完全实现了Sequence和Set

>>> from collections_extended import setlist
>>> sl = setlist('abracadabra')
>>> sl
setlist(('a', 'b', 'r', 'c', 'd'))
>>> sl[3]
'c'
>>> sl[-1]
'd'
>>> 'r' in sl  # testing for inclusion is fast
True
>>> sl.index('d')  # so is finding the index of an element
4
>>> sl.insert(1, 'd')  # inserting an element already in raises a ValueError
ValueError
>>> sl.index('d')
4

GitHub: https://github.com/mlenzen/collections-extended

文档:http://collections-extended.lenzm.net/en/latest/

皮皮 https://pypi.python.org/pypi/collections-extended

如果您已经在代码中使用了pandas，那么它的Index对象的行为就非常像一个有序集，如本文所示。

文章中的例子:

indA = pd.Index([1, 3, 5, 7, 9])
indB = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11])

indA & indB  # intersection
indA | indB  # union
indA - indB  # difference
indA ^ indB  # symmetric difference