这里我有另一个稍微不同的解决方案:

def deepMerge(d1, d2, inconflict = lambda v1,v2 : v2) :
''' merge d2 into d1. using inconflict function to resolve the leaf conflicts '''
    for k in d2:
        if k in d1 : 
            if isinstance(d1[k], dict) and isinstance(d2[k], dict) :
                deepMerge(d1[k], d2[k], inconflict)
            elif d1[k] != d2[k] :
                d1[k] = inconflict(d1[k], d2[k])
        else :
            d1[k] = d2[k]
    return d1

默认情况下，它解决冲突，支持来自第二个字典的值，但您可以很容易地覆盖这一点，使用一些巫术，您甚至可以抛出异常。:)。

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}

这里我有另一个稍微不同的解决方案:

def deepMerge(d1, d2, inconflict = lambda v1,v2 : v2) :
''' merge d2 into d1. using inconflict function to resolve the leaf conflicts '''
    for k in d2:
        if k in d1 : 
            if isinstance(d1[k], dict) and isinstance(d2[k], dict) :
                deepMerge(d1[k], d2[k], inconflict)
            elif d1[k] != d2[k] :
                d1[k] = inconflict(d1[k], d2[k])
        else :
            d1[k] = d2[k]
    return d1

默认情况下，它解决冲突，支持来自第二个字典的值，但您可以很容易地覆盖这一点，使用一些巫术，您甚至可以抛出异常。:)。

如果你有一个未知级别的字典，那么我会建议一个递归函数:

def combineDicts(dictionary1, dictionary2):
    output = {}
    for item, value in dictionary1.iteritems():
        if dictionary2.has_key(item):
            if isinstance(dictionary2[item], dict):
                output[item] = combineDicts(value, dictionary2.pop(item))
        else:
            output[item] = value
    for item, value in dictionary2.iteritems():
         output[item] = value
    return output

andrew cookes的回答有一个小问题:在某些情况下，当你修改返回的dict时，它会修改第二个参数b。具体来说是因为这句话:

if key in a:
    ...
else:
    a[key] = b[key]

如果b[key]是一个字典，它将被简单地赋给a，这意味着对该字典的任何后续修改将同时影响a和b。

a={}
b={'1':{'2':'b'}}
c={'1':{'3':'c'}}
merge(merge(a,b), c) # {'1': {'3': 'c', '2': 'b'}}
a # {'1': {'3': 'c', '2': 'b'}} (as expected)
b # {'1': {'3': 'c', '2': 'b'}} <----
c # {'1': {'3': 'c'}} (unmodified)

为了解决这个问题，这一行必须用这个替换:

if isinstance(b[key], dict):
    a[key] = clone_dict(b[key])
else:
    a[key] = b[key]

其中clone_dict为:

def clone_dict(obj):
    clone = {}
    for key, value in obj.iteritems():
        if isinstance(value, dict):
            clone[key] = clone_dict(value)
        else:
            clone[key] = value
    return

不动。这显然没有考虑到list, set和其他东西，但我希望它说明了合并字典时的陷阱。

为了完整起见，这里是我的版本，在那里你可以传递它多个字典:

def merge_dicts(*args):
    def clone_dict(obj):
        clone = {}
        for key, value in obj.iteritems():
            if isinstance(value, dict):
                clone[key] = clone_dict(value)
            else:
                clone[key] = value
        return

    def merge(a, b, 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
                else:
                    raise Exception('Conflict at `{path}\''.format(path='.'.join(path + [str(key)])))
            else:
                if isinstance(b[key], dict):
                    a[key] = clone_dict(b[key])
                else:
                    a[key] = b[key]
        return a
    return reduce(merge, args, {})

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。