day3 集合set()实例分析

    集合，我们在高中的时候专门学习过集合，并集，交集，差集等，下面来看一下集合的定义，如下：

    集合（简称集）是数学中一个基本概念，它是集合论的研究对象，集合论的基本理论直到19世纪才被创立。最简单的说法，即是在最原始的集合论

——朴素集合论中的定义，集合就是“确定的一堆东西”。集合里的“东西”，叫作元素。

    由一个或多个确定的元素所构成的整体叫做集合。若x是集合A的元素，则记作x∈A。集合中的元素有三个特征：1.确定性（集合中的元素必须是

确定的） 2.互异性（集合中的元素互不相同。例如：集合A={1，a}，则a不能等于1） 3.无序性（集合中的元素没有先后之分），如集合{3,4,5}和

{3,5,4}算作同一个集合。

    我们知道，集合具有互异性，集合中的每个元素都是不同的。而且集合是无序的。与字典一样，没有顺序可言，并且集合中的元素都是确定的。我们来验证一下集合的形式。

    集合：（1）访问速度快；（2）天生解决了重复性的问题。

    首先，互异性：

    >>> s1 = set([11,22,33])
　　>>> s1
　　{33, 11, 22}
　　>>> s1.add(11)
　　>>> s1
　　{33, 11, 22}
　　>>> s1.add(33)
　　>>> s1
　　{33, 11, 22}
　　>>> s1.add(44)
　　>>> s1
　　{33, 11, 44, 22}
    从上面我们可以看出，集合中的元素都是互异的，当我们向集合中添加相同的元素的时候，是程序虽然不会报错，但是集合里面不会出现两个相同元素的元素。如果集合中的元素是数字，那么只需键值。生成键--值列表。

    确定性：

    >>> s1.__contains__(11)
　　True
　　>>> s1.__contains__(12)
　　False
    一个元素在集合中要么存在，要么不存在，因此，如果我们判断的时候，就只有真和假两种情况。

    互异性：

    我们知道，如果集合是互异性的，那么顺序不同元素相同的集合应该是相等的。那么就来验证一下：

    >>> s1 = set([11,33,44,88])
　　>>> s2 = set([88,44,11,33])
　　>>> s1 == s2
　　True
    从上面代码可以看出，集合s1和集合s2的元素相同，但是位置是不同的，但是判断是否相等的时候返回的是True，说明顺序不同元素相同的集合是同一个集合。

    >>> dic = {"k1":"v1","k2":"v2","k1":"v1"}
　　>>> s3 = set(dic)
　　>>> s3
　　{'k1', 'k2'}
    从上面代码可以看出，当set()集合里面的元素是集合是，生成的是键的集合。

    下面来看看集合常用的方法：

　　1.add(self,*args,**kwargs)

    def add(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　"""
　　　　Add an element to a set.

　　　　This has no effect if the element is already present.
　　　　"""
　　　　pass

 

    从上面源码中我们可以看出add(self,*args,**kwargs)是向集合中添加元素，Add an element to a set.作用是向集合中添加元素。

    add(self,*args,**kwargs)是向集合中添加元素，我们学过了很多添加元素的方法。集合中添加元素的方法是add()。加入元素。

    >>> s1 = {88, 33, 66, 11, 44}
　　>>> s1.add(77)
　　>>> s1
　　{33, 66, 11, 44, 77, 88}
　　>>> s1.add(66)
　　>>> s1
　　{33, 66, 11, 44, 77, 88}
    从上面代码可以看出，add()是向结合中添加不同的元素。

    2.clear(self,*args,**kwargs)

    def clear(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　""" Remove all elements from this set. """
　　　　pass

 

    clear()是清楚集合中的元素，把集合中的所有元素都清楚，这种情况进场用来遍历结合之后重新生成集合元素。

    >>> s2 = {88, 33, 11, 44}
　　>>> s2.clear()                     （1)清除集合中所有的元素。
　　>>> s2
　　set()
    从上面，代码可以看出，clear()是清楚集合中的元素。如果集合中没有元素，那么表示形式为:set()空的集合。但是前面标识了这是一个什么样的空集合。set()避免与空字典，空列表，空元素表示形式一样而进行的区分。

   

    clear(self)是用来清楚集合中的元素。字典中添加和清楚的方法，add()，clear().源代码写的是Remove all elements from this set.

    3.copy(self,*args,**kwargs)

    def copy(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　""" Return a shallow copy of a set. """
　　　　pass
    copy(self,*args,**kwargs)复制集合中的元素，产生新的一个内存地址，否则清除集合的时候，关联的其他变量也会被清除掉

 

    set()
　　>>> s2.add(11)
　　>>> s2.add(22)
　　>>> s2.add(66)
　　>>> s2.add(44)
　　>>> s2
　　{66, 11, 44, 22}

    >>> s3 = s2
　　>>> s3
　　{66, 11, 44, 22}
　　>>> s3.clear()
　　>>> s2
　　set()

    我们知道，等号（=）只是进行关联，把一个变量关联到同一个元素的内存地址，两个变量公用一个地址。因此我们删除一个集合的元素的时候，另外一个集合也会收到影响，而使用copy()就不会发生这样的事情。

    4.difference(self,*args,**kwargs)

    def difference(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　"""
　　　　Return the difference of two or more sets as a new set.

　　　　(i.e. all elements that are in this set but not the others.)
　　　　"""
　　　　pass

   

    上面集合中，两个集合中间的部分为交集，两个集合减去各自部分的为不同的集合；如果是使用difference()那么，生成的集合是A - A∩B的集合。下面实例：

    >>> s1 = {33, 66, 11, 44, 77, 88}
　　>>> s2
　　{99, 11, 44, 22}
　　>>> s1.difference(s2) = {88, 33, 66, 77}
　　>>> s2.difference(s1)
　　{99, 22}

    >>> s3 = {33, 99, 22, 55}
    >>> s1.difference(s2,s3)
　　{88, 66, 77}
    从上面程序可以看出，集合s1.difference(s2)的集合表示方式为A - A∩B。我们可以使用difference比较多个集合不同，然后去差集的情况，不仅仅只是单纯的两个元素。A.difference(B,C,...N)等价于A - A∩B∩C∩...∩N。

    5.difference_update(self,*args,**kwargs)

    def difference_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　""" Remove all elements of another set from this set. """
　　　　pass

    difference_update(self,*args,**kwargs)s1.difference_update(s3)从集合s1中删除与s3集合中相同的元素。改变了集合s1，而difference()是生成一个新的集合，两者的结果是一样的，difference_update()是更新了集合s1，而difference()是新生成了一个集合，不改变原来的集合。

    difference_update(self,*args,**kwargs)与difference()方法是一样的，不同的是，difference_update()更新集合之后把新生成的集合赋给原来的集合，而difference(self,*args,**kwargs)是生成一个新的集合，并不修改原来的集合。看下面的实例：

    >>> s2 = {99, 11, 44, 22}
　　>>> s3 = {33, 99, 22, 55}
　　>>> s4 = {33, 66, 88, 11, 44, 77}
　　>>> s4.difference_update(s2,s3)
　　>>> s4
　　{66, 88, 77}
    可以看出，上面方法difference_update()产生的集合与difference()产生的集合结果是一样的，只是difference_update()把新产生的结果更新给了原来的集合。

    6.discard(self,*args,**kwargs)

    def discard(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　"""
　　　　Remove an element from a set if it is a member.(移除元素）

　　　　If the element is not a member, do nothing.
　　　　"""
　　　　pass

 

    discard(self,*args,**kwargs)移除集合中的元素，如果这个元素不存在集合中，那么什么都不做。实例如下：discard的单词含义是丢弃，抛弃，丢弃集合中的元素。Remove an element from a set if it is a menber.If the element is not a member,do nothing.

    >>> s1 = set([11,22,33,88,88,77,99,123,55,55])
　　>>> s1
　　{33, 99, 11, 77, 22, 55, 88, 123}
　　>>> s1.discard(55)
　　>>> s1
　　{33, 99, 11, 77, 22, 88, 123}
    >>> s1.discard(666)
　　>>> s1
　　{33, 99, 11, 77, 22, 88, 123}
    从上面程序可以看出，集合中的元素是不重复的，也没有顺序，无序性，因为我们输入的顺序改变了。当我们使用discard()删除元素时，如果这个成员在集合中，则删除；否则就什么也不做。do nothing.

    7.pop(self,*args,**kwargs)

　　def pop(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　"""
　　　　Remove and return an arbitrary set element.(移除）
　　　　Raises KeyError if the set is empty.
　　　　"""
　　　　pass

 

    pop(self)从集合中弹出一个元素，并赋值给另外一个变量，实例如下：

 

    >>> s1 = {'going', 'tom', 'alex', 'is', 'sb'}
　　>>> s1.pop()
　　'alex'
　　>>> s1
　　{'going', 'tom', 'is', 'sb'}
    pop(self)不需要参数，表示的是从集合中移除一个元素，并赋值给一个新的变量，移除元素赋值，弹出，不想remove()是从集合中删除元素没有返回值。pop()源码是Remove and return an arbitrary set element.(移除)Raises KeyError if the set is empty.从集合中删除一个随意值，并且返回这个移除的随意值。如果集合是空的，则报错，显示KeyError类错误。由于集合的无序性，随机删除元素。不需要参数。TypeError: pop() takes no arguments (1 given)（pop()不需要参数）

    >>> s1 = {33, 99, 11, 77, 22, 88, 123}
　　>>> s1.pop()
　　33
　　>>> s1.pop()
　　99
　　>>> s1.pop()
　　11
　　>>> s1.pop()
　　77
    >>> s2 = set()
　　>>> s2.pop()
　　Traceback (most recent call last):
  　　File "<stdin>", line 1, in <module>
　　KeyError: 'pop from an empty set'

    从上面可以看出，pop()是删除集合中的元素，当集合是空的时候，会报错，提示KeyError：'pop from an empty set'从一个空的列表删除元素。

    8.remove(self,*args,**kwargs)

    def remove(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　"""
　　　　Remove an element from a set; it must be a member.

　　　　If the element is not a member, raise a KeyError.
　　　　"""
　　　　pass

 

    remove(self,member)从集合中移除元素，没有返回值，删除集合中的值，remove(menber),实例如下：

 

    >>> s1 = {'going', 'tom', 'is', 'sb'}
    >>> s1.remove("is")
　　>>> s1
　　{'going', 'tom', 'sb'}
    remove(menber)是从集合中移除元素，而pop()是从集合中弹出一个元素并赋值给新的变量。两者的区别在于，一个有返回值可以利用，而另外一个是没有返回值的。remove()的解释是Remove an element from a set;it must be a member.If the element is not a member,raise a KeyError.

    从上面可以看出，remove()移除集合的成员的时候，如果这个成员不在集合中，则会报错，如果在则删除，与discard一样。

    >>> s1 = {22, 88, 123}
　　>>> s1.remove(22)
　　>>> s1.remove(33)
　　Traceback (most recent call last):
  　　File "<stdin>", line 1, in <module>
　　KeyError: 33
    从上面可以看出，remove()是从集合中删除元素，如果在则删除，否则就会报错。

    pop(self),remove(element),discard(element)都是删除集合中元素的方法，pop()是随机删除集合中的元素，不需要参数，并且有一个返回值；remove()是删除集合中指定的值，与discard()一样，不同的是，discard()删除指定的值的时候，如果这个值不存在，不会报错，什么都不做，而remove()则会报错。三种删除集合元素的方法。

    9.intersection(self,*args,**kwargs)

    def intersection(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　"""
　　　　Return the intersection of two sets as a new set.（取交集，创建一个新的集合存放交集）

　　　　(i.e. all elements that are in both sets.)
　　　　"""
　　　　pass 

 

    intersection(s1,s2,s3,....,sn)取集合的交集，等价于s1∩s2∩s3∩...∩sn。

   

    上面图中两个集合中间的部分就是两个集合的交集，intersection()下面来看两个实例，由于intersection()放回两个集合的交集并且生成一个新的集合（Return the intersection of two sets as a new set），我们去交集，并且定义一个参数接收这个新的集合。

    >>> s1 = set([11,22,33,44,55,66])
　　>>> s2 = set([22,55,33])
　　>>> s3 = set([22,55,77,88])
　　>>> s4 = set([99,666])
　　>>> s1.intersection(s2,s3)
　　{22, 55}
　　>>> s1.intersection(s2,s3,s4)
　　set()
    从上面可以看出，集合的参数是可以有多个的，并且，如果集合有交集，则返回交集；如果集合没有交集，则返回一个空的集合set().

    10.intersection_update(self,*args,**kwargs)

    def intersection_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　""" Update a set with the intersection of itself and another.（取交集，修改原来set) """
　　　　pass

    >>> s1 = {'zeng', 'geng', 'alex', 'sb'}
　　>>> s3 = {'marry', 'aoi', 'sb'}
　　>>> s1.intersection_update(s3)
　　>>> s1
　　{'sb'}
　　>>> s3
　　{'marry', 'aoi', 'sb'}

    s1.intersection_update(s3)取集合s1和集合s3的交集，并把生成的交集元素放到集合s1中，删除两者不是集合的元素。如果两者没有交集则生成一个空的集合。intersection_update()与intersection()是一样的，只是intersection()生成了一个新的集合，而intersection_update()把新生成的集合赋给了原来的集合。（Update a set with the intersection of itself and another.）更新一个集合，是两个集合的交集。

    11.isdisjoint(self,*args,**kwargs)

    def isdisjoint(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　    """ Return True if two sets have a null intersection. """

 

        """判断是否有交集，如果没有交集，返回True.
　　    pass 

 

   

    上图中，集合s3和s4没有交集，s1和s2有交集，isdisjoint()是判断集合是不是没有交集，如果没有交集，则返回True；否则如果有交集，则返回False。实例如下：

    >>> s1 = {33, 66, 11, 44, 22, 55}
　　>>> s2 = {33, 22, 55}
　　>>> s1.isdisjoint(s2)
　　False
　　>>> s3 = {88, 77, 22, 55}
　　>>> s4 = {666, 99}
　　>>> s3.isdisjoint(s4)
　　True
    上面判断是，s1和s2有交集但是返回错误，s3和s4没有交集返回True。isdisjoint()是判断集合是不是没有交集，没有就True。
    >>> s1.isjoint(s2)
　　Traceback (most recent call last):
  　　File "<stdin>", line 1, in <module>
　　AttributeError: 'set' object has no attribute 'isjoint'
    没有isjoint()方法，只能直接判断是不是没有交集，不能判断有交集，逗逼。

    12.issubset(self,*args,**kwargs)

    def issubset(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　""" Report whether another set contains this set. """

        """判断集合是否是指定集合的子集"""
　　　　pass

    issubset()判断一个集合是否是另一个集合的子集。（Report whether another set contains this set.）判断一个集合是否包含另外一个集合。s2.issubset(s1)等价于判断s1.__contains__(s2)。判断s2是否被包含在s1集合中。判断另外一个集合是否包含当前集合。

   

    上面实例中，s2是s1的子集。s2完全包含在s1中。如果s2中有任何一个member成员不在s1中，那么就不包含在s1中。实例如下；

    >>> s1 = {33, 66, 11, 44, 22, 55}
　　>>> s2 = {33, 22, 55}

    >>> s2.issubset(s1)
　　True
    >>> s3 = {88, 77, 22, 55}
　　>>> s3.issubset(s1)
　　False
    上面示例中，是判断是否包含，由于s2中的每一个元素都在集合s1中，因此s2是集合s1的子集。s3中只有部分元素包含在集合s1中，因此不是s1的子集。返回False。
    13.issuperset(self,*args,**kwargs)

    def issuperset(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　""" Report whether this set contains another set. """

        """判断是否是父集"""
　　　　pass

    issuperset()（Report whether this set contains another set.）判断当前集合是否包含另一个集合。即判断当前集合是否是另外一个集合的父集。

   

    issuperset()与issubset()是一样的，只是判断的顺序不一样而已。实例如下；

    >>> s1 = {33, 66, 11, 44, 22, 55}
　　>>> s2 = {33, 22, 55}
　　>>> s3 =　{88, 77, 22, 55}
    >>> s1.issuperset(s2)
　　True
    >>> s1.issuperset(s3)
　　False

    上面实例中，由于s2是s1的子集，也即s1是s2的父集。所以返回True。

    14.symmertric_difference(self,*args,**kwargs)

    def symmetric_difference(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　"""
　　　　Return the symmetric difference of two sets as a new set.

　　　　(i.e. all elements that are in exactly one of the sets.)
　　　　"""
　　　　pass

    symmetric_difference()是取两个集合的对称差，A.symmetric_difference(B)等价于集合A∪B - A∩B。因而A.symmetric_difference(B)与B.symmetric_difference(A)结果是一样的。实例如下：

   

    上面图中，s1和s2有交集，s3和s4没有交集，如果s1和s2使用symmetric_difference()则返回两个集合除了交集的部分。s3和s4使用交集等价于s3∪s4。

    >>> s1 = set(["alex","tom","aoi","marry","geng"])
　　>>> s2 = set(["alex","geng","cang","kong"])
　　>>> s3 = set(["alex","tom","zeng"])
　　>>> s4 = set(["qian","zhang","wang"])
　　>>> s1.symmetric_difference(s2)                      （1）
　　{'cang', 'kong', 'aoi', 'tom', 'marry'}
　　>>> s2.symmetric_difference(s1)                       （2）
　　{'cang', 'tom', 'kong', 'marry', 'aoi'}
　　>>> s3.symmetric_difference(s4)                        （3）
　　{'alex', 'wang', 'zeng', 'qian', 'zhang', 'tom'}
　　>>> s4.symmetric_difference(s3)                         （s4）
　　{'alex', 'wang', 'zeng', 'qian', 'zhang', 'tom'}

    >>> s1.symmetric_difference(s2,s3)
　　Traceback (most recent call last):
  　　File "<stdin>", line 1, in <module>
　　TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)

    从上面代码可以看出，symmetric_difference()是对称性的，对称差；（1）和（2）的结果是一致的；（3）和（4）的结果是一致的。symmetric_difference()是两个集合先做并集，然后减去交集。symmetric_difference()是有一个参数，只能是两个集合的对称差。不像交集并集那样有很多参数。Return the symmetric difference of two sets as a new set.
    15.symmertic_difference_update(self,*args,**kwargs)

    def symmetric_difference_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　""" Update a set with the symmetric difference of itself and another. """
　　　　pass

    symmetric_difference_update()与symmetric_difference()是一样的。只是symmetric_difference_update()更新原来的集合。A.symmetric_difference_update(B)等价于A = A∪B - A∩B.

    16.union(self,*args,**kwargs)

    def union(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　"""
　　　　Return the union of sets as a new set.（并集）

　　　　(i.e. all elements that are in either set.)
　　　　"""
　　　　pass

 

     union()并集，求集合的并集，A.union(B)等价于A∪B.Return the union of sets as a new set.生成两个集合的并集。  

    >>> s1 = {'alex', 'tom', 'geng', 'marry', 'aoi'}
　　>>> s2 = {'alex', 'cang', 'geng', 'kong'}
　　>>> s3 = {'alex', 'tom', 'zeng'}
　　>>> s1.union(s2,s3)
　　{'geng', 'alex', 'cang', 'kong', 'aoi', 'zeng', 'tom', 'marry'}

    union()是生成集合的并集。图如下：

   

    union()就是把集合中不同的元素合并成一个新的集合。

    17.update(self,*args,**kwargs)

    def update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
　　　　""" Update a set with the union of itself and others. """
　　　　pass

    update()更新集合，是把集合合并之后返回给原来的集合。即A.update(B)等价于A = A∪B。实例如下：

    >>> s1 = {'alex', 'tom', 'geng', 'marry', 'aoi'}
　　>>> s2 = {'alex', 'cang', 'geng', 'kong'}
    >>> s3 = {'alex', 'tom', 'zeng'}
　　>>> s1.update(s3,s2)
　　>>> s1
　　{'geng', 'alex', 'cang', 'kong', 'aoi', 'zeng', 'tom', 'marry'}

    从上面代码可以看出update()是把集合的元素并集之后赋给原来的值。我还以为存在一个union_update()原来直接是update().Update a set with the union of itself and others.

示例：下面有两个集合，是两个cmdb文件，原来的字典和新获取的字典，要求更新原来的字典，实例如下：

# 数据库中原有
old_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#2": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}

# cmdb 新汇报的数据
new_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 800},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#4": {'hostname': "c2", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}

思路：

    （1）原来有的，新的cmd也有，要么更新，要么不变。

    （2）原来有，新的cmd没有，要删除的；

    （3）原来没有，新的cmd有，要添加的。

 

# 数据库中原有
old_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#2": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}

# cmdb 新汇报的数据
new_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 800},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#4": {'hostname': "c2", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}


old = set(old_dict.keys())
new = set(new_dict.keys())

#原来有，现在没有，要删除的数据。
del_datas = old.difference(new)
for del_data in del_datas:
    del old_dict[del_data]
#原来没有，现在有，新添加
add_datas = new.difference(old)
for add_data in add_datas:
    old_dict[add_data] = new_dict[add_data]
#原来有，现在也有，更新
update_datas = old.intersection(new)
for update_data in update_datas:
    old_dict[update_data] = new_dict[update_data]


print(old_dict)

 

    事实上，difference()才是求集合的差集，求出一个集合与另一个集合完全不同的元素，symmetric_difference()是求对称差集，上面方法使用的是difference()方法，也可以使用symmetric_difference()，只不过symmetric_difference()需要先求出两个集合的交集。

    方法二：使用symmetric_difference():

# 数据库中原有
old_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#2": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}

# cmdb 新汇报的数据
new_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 800},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#4": {'hostname': "c2", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}


old = set(old_dict.keys())
new = set(new_dict.keys())

#原来有，现在也有，更新
update_datas = old.intersection(new)
#取交集
for update_data in update_datas:
    old_dict[update_data] = new_dict[update_data]

#原来有，现在没有，要删除的数据。
del_datas = old.symmetric_difference(update_datas)
for del_data in del_datas:
    del old_dict[del_data]

#原来没有，现在有，新添加
add_datas = new.symmetric_difference(update_datas)
for add_data in add_datas:
    old_dict[add_data] = new_dict[add_data]


print(old_dict)

    上面使用了两种方法，一种是直接只用difference()求差集，另一种是先求交集，然后在求出差集，symmetric_difference().

# 数据库中原有
old_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#2": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}

# cmdb 新汇报的数据
new_dict = {
"#1": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 800},
"#3": {'hostname': "c1", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80},
"#4": {'hostname': "c2", 'cpu_count': 2, 'mem_capicity': 80}
}


old = set(old_dict.keys())
new = set(new_dict.keys())

#原来有，现在没有，要删除的数据。
del_datas = old.difference(new)
for del_data in del_datas:
    del old_dict[del_data]
#原来没有，现在有，新添加
add_datas = new.difference(old)
for add_data in add_datas:
    old_dict[add_data] = new_dict[add_data]
#原来有，现在也有，更新
update_datas = old.intersection(new)
for update_data in update_datas:
    old_dict[update_data] = new_dict[update_data]


print(old_dict)