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'}}

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。

Short-n-sweet:

from collections.abc import MutableMapping as Map

def nested_update(d, v):
"""
Nested update of dict-like 'd' with dict-like 'v'.
"""

for key in v:
    if key in d and isinstance(d[key], Map) and isinstance(v[key], Map):
        nested_update(d[key], v[key])
    else:
        d[key] = v[key]

这类似于(并且构建在)Python的字典上。更新方法。它返回None(如果你喜欢，你总是可以添加返回d)，因为它在原地更新dict d。v中的键将覆盖d中任何现有的键(它不会尝试解释字典的内容)。

它也适用于其他(“类字典”)映射。

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}

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。

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