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}

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。

这应该有助于将所有项从dict2合并到dict1:

for item in dict2:
    if item in dict1:
        for leaf in dict2[item]:
            dict1[item][leaf] = dict2[item][leaf]
    else:
        dict1[item] = dict2[item]

请测试一下，告诉我们这是否是你想要的。

编辑:

上述解决方案只合并了一个级别，但正确地解决了op给出的例子。如果合并多个级别，应该使用递归。

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

如果有人想要另一种方法来解决这个问题，这是我的解决方案。

优点:简洁、声明性和函数式风格(递归，没有突变)。

潜在缺点:这可能不是你想要的合并。查阅文档字符串以了解语义。

def deep_merge(a, b):
    """
    Merge two values, with `b` taking precedence over `a`.

    Semantics:
    - If either `a` or `b` is not a dictionary, `a` will be returned only if
      `b` is `None`. Otherwise `b` will be returned.
    - If both values are dictionaries, they are merged as follows:
        * Each key that is found only in `a` or only in `b` will be included in
          the output collection with its value intact.
        * For any key in common between `a` and `b`, the corresponding values
          will be merged with the same semantics.
    """
    if not isinstance(a, dict) or not isinstance(b, dict):
        return a if b is None else b
    else:
        # If we're here, both a and b must be dictionaries or subtypes thereof.

        # Compute set of all keys in both dictionaries.
        keys = set(a.keys()) | set(b.keys())

        # Build output dictionary, merging recursively values with common keys,
        # where `None` is used to mean the absence of a value.
        return {
            key: deep_merge(a.get(key), b.get(key))
            for key in keys
        }