使用字典和集合模拟下面有向图结构，请使用相关序列结构实现：输出有向图中某个节点的“入度”与“出度”，以及该节点与其它节点的所有进、出

在Python中，我们可以使用字典（`dict`）来模拟有向图的邻接表结构，其中键是节点，值是一个列表，包含所有指向该节点的边。对于每个边，我们可以在对应的列表中存储另一个字典，用于追踪入度（进入节点的数量）和出度（从该节点出发的数量）。集合则可以用来快速判断两个节点是否相邻。

这里是一个简单的示例：

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}  # 字典表示邻接表

    def add_edge(self, node_from, node_to):
        if node_from not in self.graph:
            self.graph[node_from] = []
        if node_to not in self.graph:
            self.graph[node_to] = []

        # 添加边并更新邻接表
        self.graph[node_from].append(node_to)
        self.graph[node_to]['out'] += 1  # 更新出度

    def get_degrees(self, node):
        if node in self.graph:
            return {
                'in': len(self.graph[node]),  # 入度
                'out': self.graph[node]['out'],  # 出度
                'neighbors': set(self.graph[node])  # 进来的邻居
            }
        else:
            return None  # 节点不存在

# 使用示例
g = Graph()
g.add_edge('A', 'B')
g.add_edge('A', 'C')
g.add_edge('B', 'D')
g.add_edge('C', 'D')

degrees_A = g.get_degrees('A')  # {'in': 2, 'out': 2, 'neighbors': {'B', 'C'}}
degrees_D = g.get_degrees('D')