实际上非常简单，它
set在CPython中以
hash-
item表的形式实现：
hash | item ----------------- - | ------------------ - | - ...
CPython使用开放式寻址，因此并非表中的所有行都被填充，并且在发生冲突的情况下，它会根据项目的（截断的）哈希值来确定元素的位置，并使用“伪随机”位置确定。在这个答案中，我将忽略截断的哈希冲突。
我还将忽略哈希截断的细节，而只使用整数，所有整数（有些例外）将其哈希映射到实际值：
>>> hash(1)1>>> hash(2)2>>> hash(20)20
因此，当您创建
set具有值1、2和3的a时，将具有（大约）下表：
hash | item ----------------- - | ------------------ 1 | 1----------------- 2 | 2----------------- 3 | 3 ...
从表的顶部到表的末尾迭代该集合，并且忽略空的“行”。因此，如果您不修改就迭代该集合，则会得到数字1、2和3：
>>> for item in {1, 2, 3}: print(item)123基本上，迭代器从第0行开始，然后看到该行为空，然后转到包含该项的第1行
1。该项目由迭代器返回。下一次迭代将在第2行中，并在其中返回值
2，然后转到第3行并返回将
3其存储在其中的值。在下面的迭代中，迭代器位于第4行，该行为空，因此将其移至第5行，该行也为空，然后到达第6行，直到到达表的末尾并引发
StopIteration异常，该信号表明迭代器完成。
但是，如果您要在迭代时更改集合，则会记住该迭代器的当前位置（行）。这意味着，如果您在前一行中添加项目，则迭代器将不会返回该项目，如果在后一行中添加该项目，则将返回该项目（至少，如果在迭代器出现之前没有再次将其删除）。
假设您总是删除当前项，
item + 1并向集合中添加一个整数。像这样：
s = {1}for item in s: print(item) s.discard(item) s.add(item+1)迭代之前的集合如下所示：
hash | item ----------------- - | ------------------ 1 | 1----------------- - | - ...
迭代器将从第0行开始，发现它为空，然后转到第1行，其中包含该值
1，然后将其返回并打印。如果箭头指示迭代器的位置，则在第一次迭代中将如下所示：
hash | item ----------------- - | ------------------ 1 | 1 <--------------------------- - | -
然后将
1删除并添加2：
hash | item ----------------- - | ------------------ - | - <--------------------------- 2 | 2
因此，在下一次迭代中，迭代器找到该值
2并将其返回。然后添加两个，并添加一个3：
hash | item ----------------- - | ------------------ - | ------------------ - | - <--------------------------- 3 | 3
等等。
直到到达
7。到那时，发生了一些有趣的事情：截断的hash
8表示
8将把放在第0行，但是第0行已经被迭代，因此它将以停止
7。实际值可能取决于Python版本和集合的添加/删除历史记录，例如，仅更改
set.add和
set.discard*** 作的顺序将得到不同的结果（由于调整了集合的大小，最多可获取15个结果）。
出于相同的原因，迭代器仅在每次迭代中
1都添加时才会显示
item - 1，因为
0（由于哈希0）将其添加到第一行：
s = {1}for item in s: print(item) s.discard(item) s.add(item-1) hash | item ----------------- - | ------------------ 1 | 1 <--------------------------- - | - hash | item ----------------- 0 | 0----------------- - | ------------------ - | - <----------用简单的GIF可视化：
请注意，这些示例非常简单，如果
set在迭代过程中调整大小，它将根据“新的”截断的哈希值重新分配存储的项目，并且还将删除从集合中删除项目时留下的虚拟对象。在那种情况下，您仍然可以（大致）预测会发生什么，但是它将变得更加复杂。
另外一个非常重要的事实是，Python（自Python
3.4起）对每个解释器随机化字符串的哈希值。这意味着每个Python会话都会为字符串产生不同的哈希值。因此，如果在迭代时添加/删除字符串，则行为也是随机的。
假设您有以下脚本：
s = {'a'}for item in s: print(item) s.discard(item) s.add(item*2)并且您从命令行多次运行它，结果将有所不同。
例如我的第一次跑步：
'a''aa'
我的第二/第三/第四次跑步：
'a'
我的第五次跑步：
'a''aa'
这是因为命令行中的脚本始终会启动新的解释器会话。如果您在同一会话中多次运行脚本，结果将不会有所不同。例如：
>>> def fun():... s = {'a'}... for item in s: ... print(item)... s.discard(item)... s.add(item*2)>>> for i in range(10):... fun()产生：
aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
但是它也可以给出10倍
a或10倍
a，
aa并且
aaaa，…
总结一下：
如果将项目放置在尚未迭代的位置，则将显示在迭代过程中添加到集合的值。位置取决于项目的截断的哈希值和碰撞策略。
哈希的截断取决于集合的大小，而该大小取决于集合的添加/删除历史记录。
使用字符串时，无法预测位置，因为在最近的Python版本中，它们的哈希值是基于每个会话随机分配的。
最重要的是： 在遍历set / list / dict / …时，避免对其进行修改 。它几乎总是会导致问题，即使不是这样，也会使任何人都感到困惑！尽管在极少数情况下，在列表上进行迭代时将元素添加到列表是有意义的。那将需要非常具体的注释，否则看起来像是一个错误！特别是对于集合和字典，您将依赖可能随时更改的实现细节！
万一您好奇，我使用Jupyter Notebook中的Cython内省检查了该集合的内部（有些脆弱，可能仅在Python
3.6上工作，并且绝对不能在生产代码中使用）：
%load_ext Cython%%cythonfrom cpython cimport PyObject, PyTypeObjectcimport cythoncdef extern from "Python.h": ctypedef Py_ssize_t Py_hash_t struct setentry: PyObject *key Py_hash_t hash ctypedef struct PySetObject: Py_ssize_t ob_refcnt PyTypeObject *ob_type Py_ssize_t fill Py_ssize_t used Py_ssize_t mask setentry *table Py_hash_t hash Py_ssize_t finger setentry smalltable[8] PyObject *weakreflistcpdef print_set_table(set inp): cdef PySetObject* innerset = <PySetObject *>inp for idx in range(innerset.mask+1): if (innerset.table[idx].key == NULL): print(idx, '<EMPTY>') else: print(idx, innerset.table[idx].hash, <object>innerset.table[idx].key)
它将在集合内打印键值表：
a = {1}print_set_table(a)for idx, item in enumerate(a): print('nidx', idx) a.discard(item) a.add(item+1) print_set_table(a)请注意，输出将包含虚拟对象（已删除集合项目的剩余内容），并且有时会消失（当集合获取的内容太满 或 调整大小时）。
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