基于@andrew cooke。这个版本处理字典的嵌套列表，还允许选项更新值

def merge(a, b, path=None, update=True):
    "http://stackoverflow.com/questions/7204805/python-dictionaries-of-dictionaries-merge"
    "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
            elif isinstance(a[key], list) and isinstance(b[key], list):
                for idx, val in enumerate(b[key]):
                    a[key][idx] = merge(a[key][idx], b[key][idx], path + [str(key), str(idx)], update=update)
            elif update:
                a[key] = b[key]
            else:
                raise Exception('Conflict at %s' % '.'.join(path + [str(key)]))
        else:
            a[key] = b[key]
    return a

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。

这个版本的函数将处理N个字典，并且只处理字典——不能传递不恰当的参数，否则将引发TypeError。合并本身解释了键冲突，它不是覆盖来自合并链下的字典的数据，而是创建一组值并追加到该值;没有数据丢失。

它可能不是页面上最有效的，但它是最彻底的，当你合并2到N字典时，你不会丢失任何信息。

def merge_dicts(*dicts):
    if not reduce(lambda x, y: isinstance(y, dict) and x, dicts, True):
        raise TypeError, "Object in *dicts not of type dict"
    if len(dicts) < 2:
        raise ValueError, "Requires 2 or more dict objects"


    def merge(a, b):
        for d in set(a.keys()).union(b.keys()):
            if d in a and d in b:
                if type(a[d]) == type(b[d]):
                    if not isinstance(a[d], dict):
                        ret = list({a[d], b[d]})
                        if len(ret) == 1: ret = ret[0]
                        yield (d, sorted(ret))
                    else:
                        yield (d, dict(merge(a[d], b[d])))
                else:
                    raise TypeError, "Conflicting key:value type assignment"
            elif d in a:
                yield (d, a[d])
            elif d in b:
                yield (d, b[d])
            else:
                raise KeyError

    return reduce(lambda x, y: dict(merge(x, y)), dicts[1:], dicts[0])

print merge_dicts({1:1,2:{1:2}},{1:2,2:{3:1}},{4:4})

输出:{1:[1,2]，2:{1:2,3:1}，4:4}

我一直在测试你的解决方案，并决定在我的项目中使用这个:

def mergedicts(dict1, dict2, conflict, no_conflict):
    for k in set(dict1.keys()).union(dict2.keys()):
        if k in dict1 and k in dict2:
            yield (k, conflict(dict1[k], dict2[k]))
        elif k in dict1:
            yield (k, no_conflict(dict1[k]))
        else:
            yield (k, no_conflict(dict2[k]))

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

#this helper function allows for recursion and the use of reduce
def f2(x, y):
    return dict(mergedicts(x, y, f2, lambda x: x))

print dict(mergedicts(dict1, dict2, f2, lambda x: x))
print dict(reduce(f2, [dict1, dict2]))

将函数作为参数传递是将jterrace解决方案扩展为所有其他递归解决方案的关键。

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

下面的函数将b合并为a。

def mergedicts(a, b):
    for key in b:
        if isinstance(a.get(key), dict) or isinstance(b.get(key), dict):
            mergedicts(a[key], b[key])
        else:
            a[key] = b[key]
    return a