我需要合并多个字典,这是我有例如:

dict1 = {1:{"a":{A}}, 2:{"b":{B}}}

dict2 = {2:{"c":{C}}, 3:{"d":{D}}}

A、B、C和D是树的叶子,比如{"info1":"value", "info2":"value2"}

字典的级别(深度)未知,可能是{2:{"c":{"z":{"y":{c}}}}}

在我的例子中,它表示一个目录/文件结构,节点是文档,叶子是文件。

我想将它们合并得到:

 dict3 = {1:{"a":{A}}, 2:{"b":{B},"c":{C}}, 3:{"d":{D}}}

我不确定如何用Python轻松做到这一点。


当前回答

我有两个字典(a和b),每个字典可以包含任意数量的嵌套字典。我想递归地合并它们,b优先于a。

将嵌套字典视为树,我想要的是:

更新a,使b中每个叶结点的每条路径都表示在a中 如果在b的对应路径中找到了叶子,则覆盖a的子树 保持所有b个叶节点都是叶节点的不变式。

现有的答案对我来说有点复杂,有些细节被束之高阁。我将以下内容整合在一起,它们通过了我的数据集的单元测试。

  def merge_map(a, b):
    if not isinstance(a, dict) or not isinstance(b, dict):
      return b

    for key in b.keys():
      a[key] = merge_map(a[key], b[key]) if key in a else b[key]
    return a

示例(为清晰起见,已格式化):

 a = {
    1 : {'a': 'red', 
         'b': {'blue': 'fish', 'yellow': 'bear' },
         'c': { 'orange': 'dog'},
    },
    2 : {'d': 'green'},
    3: 'e'
  }

  b = {
    1 : {'b': 'white'},
    2 : {'d': 'black'},
    3: 'e'
  }


  >>> merge_map(a, b)
  {1: {'a': 'red', 
       'b': 'white',
       'c': {'orange': 'dog'},},
   2: {'d': 'black'},
   3: 'e'}

b中需要维护的路径为:

1 -> 'b' -> 'white' 2 -> 'd' -> 'black' 3 -> 'e'。

A拥有独特且不冲突的路径:

1 -> 'a' -> 'red' 1 -> 'c' -> 'orange' -> 'dog'

所以它们仍然在合并后的映射中表示。

其他回答

这里我有另一个稍微不同的解决方案:

def deepMerge(d1, d2, inconflict = lambda v1,v2 : v2) :
''' merge d2 into d1. using inconflict function to resolve the leaf conflicts '''
    for k in d2:
        if k in d1 : 
            if isinstance(d1[k], dict) and isinstance(d2[k], dict) :
                deepMerge(d1[k], d2[k], inconflict)
            elif d1[k] != d2[k] :
                d1[k] = inconflict(d1[k], d2[k])
        else :
            d1[k] = d2[k]
    return d1

默认情况下,它解决冲突,支持来自第二个字典的值,但您可以很容易地覆盖这一点,使用一些巫术,您甚至可以抛出异常。:)。

我能想到的最简单的方法是:

#!/usr/bin/python

from copy import deepcopy
def dict_merge(a, b):
    if not isinstance(b, dict):
        return b
    result = deepcopy(a)
    for k, v in b.iteritems():
        if k in result and isinstance(result[k], dict):
                result[k] = dict_merge(result[k], v)
        else:
            result[k] = deepcopy(v)
    return result

a = {1:{"a":'A'}, 2:{"b":'B'}}
b = {2:{"c":'C'}, 3:{"d":'D'}}

print dict_merge(a,b)

输出:

{1: {'a': 'A'}, 2: {'c': 'C', 'b': 'B'}, 3: {'d': 'D'}}

概述

下面的方法将字典的深度合并问题细分为:

使用A的参数化浅归并函数merge(f)(A,b) 函数f归并两个字典a和b 与归并一起使用的递归归并函数f


实现

合并两个(非嵌套的)字典的函数可以用很多种方式编写。我个人喜欢

def merge(f):
    def merge(a,b): 
        keys = a.keys() | b.keys()
        return {key:f(a.get(key), b.get(key)) for key in keys}
    return merge

定义一个合适的递归归并函数f的一个好方法是使用multidispatch,它允许定义函数根据参数的类型沿着不同的路径求值。

from multipledispatch import dispatch

#for anything that is not a dict return
@dispatch(object, object)
def f(a, b):
    return b if b is not None else a

#for dicts recurse 
@dispatch(dict, dict)
def f(a,b):
    return merge(f)(a,b)

例子

要合并两个嵌套字典,只需使用merge(f),例如:

dict1 = {1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}
dict2 = {2:{"c":"C"},3:{"d":"D"}}
merge(f)(dict1, dict2)
#returns {1: {'a': 'A'}, 2: {'b': 'B', 'c': 'C'}, 3: {'d': 'D'}} 

注:

这种方法的优点是:

该函数由较小的函数构建而成,每个函数只做一件事 这使得代码更容易推理和测试 这种行为不是硬编码的,但可以根据需要进行更改和扩展,从而提高代码重用(参见下面的示例)。


定制

一些答案还考虑了包含列表的字典,例如其他(可能嵌套的)字典。在这种情况下,可能需要映射列表并根据位置合并它们。这可以通过在归并函数f中添加另一个定义来实现:

import itertools
@dispatch(list, list)
def f(a,b):
    return [merge(f)(*arg) for arg in itertools.zip_longest(a, b)]

这里有一个使用生成器的简单方法:

def mergedicts(dict1, dict2):
    for k in set(dict1.keys()).union(dict2.keys()):
        if k in dict1 and k in dict2:
            if isinstance(dict1[k], dict) and isinstance(dict2[k], dict):
                yield (k, dict(mergedicts(dict1[k], dict2[k])))
            else:
                # If one of the values is not a dict, you can't continue merging it.
                # Value from second dict overrides one in first and we move on.
                yield (k, dict2[k])
                # Alternatively, replace this with exception raiser to alert you of value conflicts
        elif k in dict1:
            yield (k, dict1[k])
        else:
            yield (k, dict2[k])

dict1 = {1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}
dict2 = {2:{"c":"C"},3:{"d":"D"}}

print dict(mergedicts(dict1,dict2))

这个打印:

{1: {'a': 'A'}, 2: {'c': 'C', 'b': 'B'}, 3: {'d': 'D'}}

Short-n-sweet:

from collections.abc import MutableMapping as Map

def nested_update(d, v):
"""
Nested update of dict-like 'd' with dict-like 'v'.
"""

for key in v:
    if key in d and isinstance(d[key], Map) and isinstance(v[key], Map):
        nested_update(d[key], v[key])
    else:
        d[key] = v[key]

这类似于(并且构建在)Python的字典上。更新方法。它返回None(如果你喜欢,你总是可以添加返回d),因为它在原地更新dict d。v中的键将覆盖d中任何现有的键(它不会尝试解释字典的内容)。

它也适用于其他(“类字典”)映射。