前言字典是Python中最强大的数据类型之一，本文将给大家详细介绍关于Python合并两个字典（
前言
字典是Python中最强大的数据类型之一，本文将给大家详细介绍关于Python合并两个字典（dict）的相关内容，分享出来供大家参考学习，话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
一行代码合并两个dict
假设有两个dict x和y，合并成一个新的dict，不改变 x和y的值，例如
x = {'a': 1, 'b': 2}
y = {'b': 3, 'c': 4}期望得到一个新的结果Z，如果key相同，则y覆盖x。期望的结果是
>>> z
{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}在PEP448中，有个新的语法可以实现，并且在python3.5中支持了该语法，合并代码如下
z = {**x, **y}妥妥的一行代码。 由于现在很多人还在用python2，对于python2和python3.0-python3.4的人来说，有一个比较优雅的方法，但是需要两行代码。
z = x.copy()
z.update(y)上面的方法，y都会覆盖x里的内容，所以最终结果b=3.
不使用python3.5如何一行完成了
如果您还没有使用Python 3.5，或者需要编写向后兼容的代码，并且您希望在单个表达式中运行，则最有效的方法是将其放在一个函数中：
def merge_two_dicts(x, y):
"""Given two dicts, merge them into a new dict as a shallow copy."""
z = x.copy()
z.update(y)
return z然后一行代码完成调用:
z = merge_two_dicts(x, y)你也可以定义一个函数，合并多个dict，例如
def merge_dicts(*dict_args):
"""
Given any number of dicts, shallow copy and merge into a new dict,
precedence goes to key value pairs in latter dicts.
"""
result = {}
for dictionary in dict_args:
result.update(dictionary)
return result然后可以这样使用
z = merge_dicts(a, b, c, d, e, f, g)所有这些里面，相同的key，都是后面的覆盖前面的。
一些不够优雅的示范
items
有些人会使用这种方法：
z = dict(x.items() + y.items())这其实就是在内存中创建两个列表，再创建第三个列表，拷贝完成后，创建新的dict，删除掉前三个列表。这个方法耗费性能，而且对于python3，这个无法成功执行，因为items()返回是个对象。
>>> c = dict(a.items() + b.items())
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict_items' and
'dict_items'你必须明确的把它强制转换成list，z = dict(list(x.items()) + list(y.items())) ，这太浪费性能了。 另外，想以来于items()返回的list做并集的方法对于python3来说也会失败，而且，并集的方法，导致了重复的key在取值时的不确定，所以，如果你对两个dict合并有优先级的要求，这个方法就彻底不合适了。
>>> x = {'a': []}
>>> y = {'b': []}
>>> dict(x.items() | y.items())
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'这里有一个例子，其中y应该具有优先权，但是由于任意的集合顺序，x的值被保留：
>>> x = {'a': 2}
>>> y = {'a': 1}
>>> dict(x.items() | y.items())
{'a': 2}构造函数
也有人会这么用
z = dict(x, **y)这样用很好，比前面的两步的方法高效多了，但是可阅读性差，不够pythonic，如果当key不是字符串的时候，python3中还是运行失败
>>> c = dict(a, **b)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: keyword arguments must be stringsGuido van Rossum 大神说了：宣告dict（{}， {1：3}）是非法的，因为毕竟是滥用机制。虽然这个方法比较hacker，但是太投机取巧了。
一些性能较差但是比较优雅的方法
下面这些方法，虽然性能差，但也比items方法好多了。并且支持优先级。
{k: v for d in dicts for k, v in d.items()}python2.6中可以这样
dict((k, v) for d in dicts for k, v in d.items())itertools.chain 将以正确的顺序将键值对上的迭代器链接：
import itertools
z = dict(itertools.chain(x.iteritems(), y.iteritems()))性能测试
以下是在Ubuntu 14.04上完成的，在Python 2.7（系统Python）中：
>>> min(timeit.repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y)))
0.5726828575134277
>>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()} ))
1.163769006729126
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict(itertools.chain(x.iteritems(),y.iteritems()))))
1.1614501476287842
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for d in (x, y) for k, v in d.items())))
2.2345519065856934在python3.5中
>>> min(timeit.repeat(lambda: {**x, **y}))
0.4094954460160807
>>> min(timeit.repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y)))
0.7881555100320838
>>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()} ))
1.4525277839857154
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict(itertools.chain(x.items(), y.items()))))
2.3143140770262107
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for d in (x, y) for k, v in d.items())))
3.2069112799945287总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。
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