上述解决方案非常适合具有少量计数器的场景。如果你有一个很大的列表，像这样的就更好了:

from collections import Counter

A = Counter({'a':1, 'b':2, 'c':3})
B = Counter({'b':3, 'c':4, 'd':5}) 
C = Counter({'a': 5, 'e':3})
list_of_counts = [A, B, C]

total = sum(list_of_counts, Counter())

print(total)
# Counter({'c': 7, 'a': 6, 'b': 5, 'd': 5, 'e': 3})

上述解决方案本质上是通过以下方法对计数器求和:

total = Counter()
for count in list_of_counts:
    total += count
print(total)
# Counter({'c': 7, 'a': 6, 'b': 5, 'd': 5, 'e': 3})

这个做的是同样的事情，但我认为它总是有助于看到它在下面有效地做了什么。

使用集合。计数器:

>>> from collections import Counter
>>> A = Counter({'a':1, 'b':2, 'c':3})
>>> B = Counter({'b':3, 'c':4, 'd':5})
>>> A + B
Counter({'c': 7, 'b': 5, 'd': 5, 'a': 1})

计数器基本上是dict的一个子类，因此您仍然可以使用它们执行通常使用该类型执行的所有其他操作，例如遍历它们的键和值。

>>> A = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
>>> B = {'b':3, 'c':4, 'd':5}
>>> c = {x: A.get(x, 0) + B.get(x, 0) for x in set(A).union(B)}
>>> print(c)

{'a': 1, 'c': 7, 'b': 5, 'd': 5}

myDict = {}
for k in itertools.chain(A.keys(), B.keys()):
    myDict[k] = A.get(k, 0)+B.get(k, 0)

下面是另一个使用字典推导式结合dict()行为的选项:

dict3 = dict(dict1, **{ k: v + dict1.get(k, 0) for k, v in dict2.items() })
# {'a': 4, 'b': 2, 'c': 7, 'g': 1}

从https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html dict类型:

https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#dict

也

如果给出了关键字参数，则关键字参数及其值将被添加到由位置参数创建的字典中。

词典理解

**{ k: v + dict1.get(v, 0), v in dict2.items() }

处理将dict1[1]添加到v.中。这里不需要显式if，因为dict1的默认值。Get可以设置为0。

另外，请注意a.update(b)比a + b快2倍

from collections import Counter
a = Counter({'menu': 20, 'good': 15, 'happy': 10, 'bar': 5})
b = Counter({'menu': 1, 'good': 1, 'bar': 3})

%timeit a + b;
## 100000 loops, best of 3: 8.62 µs per loop
## The slowest run took 4.04 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.

%timeit a.update(b)
## 100000 loops, best of 3: 4.51 µs per loop