还有一个轻微的变化:

下面是一个纯粹的基于python3集的深度更新函数。它通过一次循环遍历一层来更新嵌套字典，并调用自己来更新下一层的字典值:

def deep_update(dict_original, dict_update):
    if isinstance(dict_original, dict) and isinstance(dict_update, dict):
        output=dict(dict_original)
        keys_original=set(dict_original.keys())
        keys_update=set(dict_update.keys())
        similar_keys=keys_original.intersection(keys_update)
        similar_dict={key:deep_update(dict_original[key], dict_update[key]) for key in similar_keys}
        new_keys=keys_update.difference(keys_original)
        new_dict={key:dict_update[key] for key in new_keys}
        output.update(similar_dict)
        output.update(new_dict)
        return output
    else:
        return dict_update

举个简单的例子:

x={'a':{'b':{'c':1, 'd':1}}}
y={'a':{'b':{'d':2, 'e':2}}, 'f':2}

print(deep_update(x, y))
>>> {'a': {'b': {'c': 1, 'd': 2, 'e': 2}}, 'f': 2}

字典的字典合并

由于这是一个规范的问题(尽管存在某些非泛化性)，所以我提供了规范的python方法来解决这个问题。

最简单的情况:“叶子是嵌套的字典，以空字典结尾”:

d1 = {'a': {1: {'foo': {}}, 2: {}}}
d2 = {'a': {1: {}, 2: {'bar': {}}}}
d3 = {'b': {3: {'baz': {}}}}
d4 = {'a': {1: {'quux': {}}}}

这是递归最简单的情况，我推荐两种简单的方法:

def rec_merge1(d1, d2):
    '''return new merged dict of dicts'''
    for k, v in d1.items(): # in Python 2, use .iteritems()!
        if k in d2:
            d2[k] = rec_merge1(v, d2[k])
    d3 = d1.copy()
    d3.update(d2)
    return d3

def rec_merge2(d1, d2):
    '''update first dict with second recursively'''
    for k, v in d1.items(): # in Python 2, use .iteritems()!
        if k in d2:
            d2[k] = rec_merge2(v, d2[k])
    d1.update(d2)
    return d1

我相信我更喜欢第二个，而不是第一个，但请记住，第一个的原始状态必须从它的起源重建。用法如下:

>>> from functools import reduce # only required for Python 3.
>>> reduce(rec_merge1, (d1, d2, d3, d4))
{'a': {1: {'quux': {}, 'foo': {}}, 2: {'bar': {}}}, 'b': {3: {'baz': {}}}}
>>> reduce(rec_merge2, (d1, d2, d3, d4))
{'a': {1: {'quux': {}, 'foo': {}}, 2: {'bar': {}}}, 'b': {3: {'baz': {}}}}

复杂情况:“叶子是任何其他类型的:”

所以如果它们以字典结尾，这是一个简单的合并结尾空字典的例子。如果不是，也不是那么微不足道。如果是字符串，怎么合并?集合也可以类似地更新，所以我们可以这样处理，但我们失去了它们合并的顺序。那么顺序重要吗?

因此，代替更多信息，最简单的方法是给它们一个标准的更新处理，如果两个值都不是dict:即第二个dict的值将覆盖第一个dict，即使第二个dict的值是None，而第一个dict的值是一个包含大量信息的dict。

d1 = {'a': {1: 'foo', 2: None}}
d2 = {'a': {1: None, 2: 'bar'}}
d3 = {'b': {3: 'baz'}}
d4 = {'a': {1: 'quux'}}

from collections.abc import MutableMapping

def rec_merge(d1, d2):
    '''
    Update two dicts of dicts recursively, 
    if either mapping has leaves that are non-dicts, 
    the second's leaf overwrites the first's.
    '''
    for k, v in d1.items():
        if k in d2:
            # this next check is the only difference!
            if all(isinstance(e, MutableMapping) for e in (v, d2[k])):
                d2[k] = rec_merge(v, d2[k])
            # we could further check types and merge as appropriate here.
    d3 = d1.copy()
    d3.update(d2)
    return d3

现在

from functools import reduce
reduce(rec_merge, (d1, d2, d3, d4))

返回

{'a': {1: 'quux', 2: 'bar'}, 'b': {3: 'baz'}}

适用于原问题:

我不得不删除字母周围的花括号，并将它们放在单引号中，以使其成为合法的Python(否则它们将在Python 2.7+中设置字面量)，并附加一个缺少的大括号:

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

rec_merge(dict1, dict2)现在返回:

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

匹配原始问题的期望结果(在改变后，例如{A}为'A')。

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

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。

你可以试试mergedeep。

安装

$ pip3 install mergedeep

使用

from mergedeep import merge

a = {"keyA": 1}
b = {"keyB": {"sub1": 10}}
c = {"keyB": {"sub2": 20}}

merge(a, b, c) 

print(a)
# {"keyA": 1, "keyB": {"sub1": 10, "sub2": 20}}

要获得完整的选项列表，请查看文档!