换个答案怎么样?!?这也避免了突变/副作用:

def merge(dict1, dict2):
    output = {}

    # adds keys from `dict1` if they do not exist in `dict2` and vice-versa
    intersection = {**dict2, **dict1}

    for k_intersect, v_intersect in intersection.items():
        if k_intersect not in dict1:
            v_dict2 = dict2[k_intersect]
            output[k_intersect] = v_dict2

        elif k_intersect not in dict2:
            output[k_intersect] = v_intersect

        elif isinstance(v_intersect, dict):
            v_dict2 = dict2[k_intersect]
            output[k_intersect] = merge(v_intersect, v_dict2)

        else:
            output[k_intersect] = v_intersect

    return output

dict1 = {1:{"a":{"A"}}, 2:{"b":{"B"}}}
dict2 = {2:{"c":{"C"}}, 3:{"d":{"D"}}}
dict3 = {1:{"a":{"A"}}, 2:{"b":{"B"},"c":{"C"}}, 3:{"d":{"D"}}}

assert dict3 == merge(dict1, dict2)

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。

如果你有一个未知级别的字典，那么我会建议一个递归函数:

def combineDicts(dictionary1, dictionary2):
    output = {}
    for item, value in dictionary1.iteritems():
        if dictionary2.has_key(item):
            if isinstance(dictionary2[item], dict):
                output[item] = combineDicts(value, dictionary2.pop(item))
        else:
            output[item] = value
    for item, value in dictionary2.iteritems():
         output[item] = value
    return output

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)]

正如在许多其他答案中提到的，递归算法在这里最有意义。一般来说，在使用递归时，最好创建新值，而不是试图修改任何输入数据结构。

我们需要定义在每个合并步骤中发生的事情。如果两个输入都是字典，这很简单:我们从每一边复制唯一键，然后递归合并重复键的值。导致问题的是基本情况。如果我们拿出一个单独的函数，逻辑会更容易理解。作为占位符，我们可以将这两个值包装在一个元组中:

def merge_leaves(x, y):
    return (x, y)

现在我们的逻辑核心是这样的:

def merge(x, y):
    if not(isinstance(x, dict) and isinstance(y, dict)):
        return merge_leaves(x, y)
    x_keys, y_keys = x.keys(), y.keys()
    result = { k: merge(x[k], y[k]) for k in x_keys & y_keys }
    result.update({k: x[k] for k in x_keys - y_keys})
    result.update({k: y[k] for k in y_keys - x_keys})
    return result

让我们来测试一下:

>>> x = {'a': {'b': 'c', 'd': 'e'}, 'f': 1, 'g': {'h', 'i'}, 'j': None}
>>> y = {'a': {'d': 'e', 'h': 'i'}, 'f': {'b': 'c'}, 'g': 1, 'k': None}
>>> merge(x, y)
{'f': (1, {'b': 'c'}), 'g': ({'h', 'i'}, 1), 'a': {'d': ('e', 'e'), 'b': 'c', 'h': 'i'}, 'j': None, 'k': None}
>>> x # The originals are unmodified.
{'a': {'b': 'c', 'd': 'e'}, 'f': 1, 'g': {'h', 'i'}, 'j': None}
>>> y
{'a': {'d': 'e', 'h': 'i'}, 'f': {'b': 'c'}, 'g': 1, 'k': None}

我们可以很容易地修改叶子归并规则，例如:

def merge_leaves(x, y):
    try:
        return x + y
    except TypeError:
        return Ellipsis

并观察效果:

>>> merge(x, y)
{'f': Ellipsis, 'g': Ellipsis, 'a': {'d': 'ee', 'b': 'c', 'h': 'i'}, 'j': None, 'k': None}

我们还可以通过使用第三方库来根据输入的类型进行分派来潜在地清理这个问题。例如，使用multidispatch，我们可以这样做:

@dispatch(dict, dict)
def merge(x, y):
    x_keys, y_keys = x.keys(), y.keys()
    result = { k: merge(x[k], y[k]) for k in x_keys & y_keys }
    result.update({k: x[k] for k in x_keys - y_keys})
    result.update({k: y[k] for k in y_keys - x_keys})
    return result

@dispatch(str, str)
def merge(x, y):
    return x + y

@dispatch(tuple, tuple)
def merge(x, y):
    return x + y

@dispatch(list, list)
def merge(x, y):
    return x + y

@dispatch(int, int):
def merge(x, y):
    raise ValueError("integer value conflict")

@dispatch(object, object):
    return (x, y)

这允许我们在不编写自己的类型检查的情况下处理叶类型特殊情况的各种组合，并在主递归函数中替换类型检查。

你可以使用toolz包中的merge函数，例如:

>>> import toolz
>>> dict1 = {1: {'a': 'A'}, 2: {'b': 'B'}}
>>> dict2 = {2: {'c': 'C'}, 3: {'d': 'D'}}
>>> toolz.merge_with(toolz.merge, dict1, dict2)
{1: {'a': 'A'}, 2: {'c': 'C'}, 3: {'d': 'D'}}