这实际上是相当棘手的-特别是如果你想要一个有用的错误消息时，事情是不一致的，同时正确地接受重复但一致的条目(这是这里没有其他答案做的..)。

假设你没有大量的条目，递归函数是最简单的:

from functools import reduce

def merge(a, b, path=None):
    "merges b into a"
    if path is None: path = []
    for key in b:
        if key in a:
            if isinstance(a[key], dict) and isinstance(b[key], dict):
                merge(a[key], b[key], path + [str(key)])
            elif a[key] == b[key]:
                pass # same leaf value
            else:
                raise Exception('Conflict at %s' % '.'.join(path + [str(key)]))
        else:
            a[key] = b[key]
    return a

# works
print(merge({1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}, {2:{"c":"C"},3:{"d":"D"}}))
# has conflict
merge({1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}, {1:{"a":"A"},2:{"b":"C"}})

注意，这会使a发生变化——b的内容被添加到a(也会返回a)。如果你想保留a，你可以叫它merge(dict(a) b)

Agf指出(下面)，你可能有两个以上的字典，在这种情况下，你可以使用:

reduce(merge, [dict1, dict2, dict3...])

所有内容都将被添加到dict1中。

注意:我编辑了我的初始答案以改变第一个参数;这使得“reduce”更容易解释

这是我做的递归合并字典到无限深度的解决方案。传递给函数的第一个字典是主字典——其中的值将覆盖第二个字典中相同键的值。

def merge(dict1: dict, dict2: dict) -> dict:
    merged = dict1

    for key in dict2:
        if type(dict2[key]) == dict:
            merged[key] = merge(dict1[key] if key in dict1 else {}, dict2[key])
        else:
            if key not in dict1.keys():
                merged[key] = dict2[key]

    return merged

嘿，我也有同样的问题，但我想出了一个解决方案，我会把它贴在这里，以防它对其他人也有用，基本上合并嵌套字典和添加值，对我来说，我需要计算一些概率，所以这一个工作得很好:

#used to copy a nested dict to a nested dict
def deepupdate(target, src):
    for k, v in src.items():
        if k in target:
            for k2, v2 in src[k].items():
                if k2 in target[k]:
                    target[k][k2]+=v2
                else:
                    target[k][k2] = v2
        else:
            target[k] = copy.deepcopy(v)

通过使用上述方法，我们可以合并:

目标={6 6:{“63”:1},“63,4:{4 4:1},4,4:{“4 3”:1},“63”:{63,4:1}}

src ={5 4:{4 4: 1}, 5、5:{“5、4”:1},4,4:{“4 3”:1}}

这将变成: {', 5 ':{“5、4”:1},“5、4”:{4 4:1},“6 6”:{“63”:1},“63,4:{4 4:1},4,4:{“4 3”:2},“63”:{63,4:1}}

还要注意这里的变化:

目标={6 6:{“63”:1},“63”:{63,4:1},4,4:{“4 3”:1},“63,4:{4 4:1}}

src ={5 4:{4 4: 1},“4 3”:{“3、4”:1},4,4:{“4、9”:1},3、4:{4 4:1},5、5:{“5、4”:1}}

merge =可不,‘五,四’:可不,‘4、4’:一个出于美观,‘4、三’:可不,‘3、4”:一个有关联,“6、63”:可不,‘63倍或四’:一个出于美观,‘5、5:可不,' 5、4”:一个有关联,“6、6”:可不,‘6、63’:一个出于美观,‘3,4‘:可不,‘四,四’:一个出于美观,‘63倍或四’一‘::可不,‘四,四出于美观,‘4,4:可不,’‘四,三’:一,‘4 9,‘:一个出于美观出于美观。

别忘了还添加导入copy:

import copy

我有一个迭代的解决方案-工作得更好的大字典&很多(例如jsons等):

import collections


def merge_dict_with_subdicts(dict1: dict, dict2: dict) -> dict:
    """
    similar behaviour to builtin dict.update - but knows how to handle nested dicts
    """
    q = collections.deque([(dict1, dict2)])
    while len(q) > 0:
        d1, d2 = q.pop()
        for k, v in d2.items():
            if k in d1 and isinstance(d1[k], dict) and isinstance(v, dict):
                q.append((d1[k], v))
            else:
                d1[k] = v

    return dict1

注意，这将使用d2中的值来覆盖d1，以防它们都不是字典。(与python的dict.update()相同)

一些测试:

def test_deep_update():
    d = dict()
    merge_dict_with_subdicts(d, {"a": 4})
    assert d == {"a": 4}

    new_dict = {
        "b": {
            "c": {
                "d": 6
            }
        }
    }
    merge_dict_with_subdicts(d, new_dict)
    assert d == {
        "a": 4,
        "b": {
            "c": {
                "d": 6
            }
        }
    }

    new_dict = {
        "a": 3,
        "b": {
            "f": 7
        }
    }
    merge_dict_with_subdicts(d, new_dict)
    assert d == {
        "a": 3,
        "b": {
            "c": {
                "d": 6
            },
            "f": 7
        }
    }

    # test a case where one of the dicts has dict as value and the other has something else
    new_dict = {
        'a': {
            'b': 4
        }
    }
    merge_dict_with_subdicts(d, new_dict)
    assert d['a']['b'] == 4

我已经测试了大约1200个字典——这种方法花了0.4秒，而递归的解决方案花了2.5秒。

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'}}

这个问题的一个问题是字典的值可以是任意复杂的数据块。基于这些和其他答案，我得出了以下代码:

class YamlReaderError(Exception):
    pass

def data_merge(a, b):
    """merges b into a and return merged result

    NOTE: tuples and arbitrary objects are not handled as it is totally ambiguous what should happen"""
    key = None
    # ## debug output
    # sys.stderr.write("DEBUG: %s to %s\n" %(b,a))
    try:
        if a is None or isinstance(a, str) or isinstance(a, unicode) or isinstance(a, int) or isinstance(a, long) or isinstance(a, float):
            # border case for first run or if a is a primitive
            a = b
        elif isinstance(a, list):
            # lists can be only appended
            if isinstance(b, list):
                # merge lists
                a.extend(b)
            else:
                # append to list
                a.append(b)
        elif isinstance(a, dict):
            # dicts must be merged
            if isinstance(b, dict):
                for key in b:
                    if key in a:
                        a[key] = data_merge(a[key], b[key])
                    else:
                        a[key] = b[key]
            else:
                raise YamlReaderError('Cannot merge non-dict "%s" into dict "%s"' % (b, a))
        else:
            raise YamlReaderError('NOT IMPLEMENTED "%s" into "%s"' % (b, a))
    except TypeError, e:
        raise YamlReaderError('TypeError "%s" in key "%s" when merging "%s" into "%s"' % (e, key, b, a))
    return a

我的用例是合并YAML文件，其中我只需要处理可能的数据类型的子集。因此我可以忽略元组和其他对象。对我来说，合理的合并逻辑意味着

取代标量 添加列表 通过添加缺失键和更新现有键来合并字典

其他任何事情和不可预见的事情都会导致错误。