两个不需要复制整个集合的选项:

for e in s:
    break
# e is now an element from s

还是……

e = next(iter(s))

但一般来说，集合不支持索引或切片。

为了提供不同方法背后的时间图，考虑以下代码。 get()是我自定义添加到Python的setobject.c，只是一个pop()，没有删除元素。

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()

输出结果为:

$ ./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()解决方案还要快)。

我用的是我写的效用函数。它的名字有点误导，因为它暗示它可能是一个随机的项目或类似的东西。

def anyitem(iterable):
    try:
        return iter(iterable).next()
    except StopIteration:
        return None

s.copy().pop()怎么样?我还没有计时，但应该可以，而且很简单。但是，它最适用于小集，因为它复制了整个集。

对于小型集合，我通常会创建类似这样的解析器/转换器方法

def convertSetToList(setName):
return list(setName)

然后我可以使用新的列表和访问索引号

userFields = convertSetToList(user)
name = request.json[userFields[0]]

作为一个列表，您将拥有所有其他可能需要使用的方法

我想知道这些函数对于不同的集合会有怎样的表现，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()

这张图清楚地显示了一些方法(RandomSample, SetUnpacking和ListIndex)依赖于集合的大小，在一般情况下应该避免(至少在性能可能很重要的情况下)。正如其他答案所示，最快的方法是ForLoop。

然而，只要使用常数时间方法中的一种，性能差异就可以忽略不计。

iteration_utilities(免责声明:我是作者)包含了这个用例的方便函数:

>>> from iteration_utilities import first
>>> first({1,2,3,4})
1

我还将它包含在上面的基准测试中。它可以与其他两种“快速”解决方案竞争，但两者之间的差异并不大。