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。：）

在Python 2文档中有一个有序集(可能是新的链接)配方。它运行在Py2.6或更高版本和3.0或更高版本上，无需任何修改。该接口几乎与普通的set完全相同，除了初始化应该使用一个列表。

OrderedSet([1, 2, 3])

这是一个MutableSet，所以.union的签名与set的签名不匹配，但由于它包含__or__类似的东西可以很容易地添加:

@staticmethod
def union(*sets):
    union = OrderedSet()
    union.union(*sets)
    return union

def union(self, *sets):
    for set in sets:
        self |= set

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。

ParallelRegression包提供了一个setList()有序集类，它比基于ActiveState配方的选项更具有方法完整性。它支持列表中可用的所有方法，以及集合中可用的大部分方法。

在官方库中没有OrderedSet。 我对所有数据结构做了详尽的备忘单，供您参考。

DataStructure = {
    'Collections': {
        'Map': [
            ('dict', 'OrderDict', 'defaultdict'),
            ('chainmap', 'types.MappingProxyType')
        ],
        'Set': [('set', 'frozenset'), {'multiset': 'collection.Counter'}]
    },
    'Sequence': {
        'Basic': ['list', 'tuple', 'iterator']
    },
    'Algorithm': {
        'Priority': ['heapq', 'queue.PriorityQueue'],
        'Queue': ['queue.Queue', 'multiprocessing.Queue'],
        'Stack': ['collection.deque', 'queue.LifeQueue']
        },
    'text_sequence': ['str', 'byte', 'bytearray']
}