我需要合并多个字典,这是我有例如:

dict1 = {1:{"a":{A}}, 2:{"b":{B}}}

dict2 = {2:{"c":{C}}, 3:{"d":{D}}}

A、B、C和D是树的叶子,比如{"info1":"value", "info2":"value2"}

字典的级别(深度)未知,可能是{2:{"c":{"z":{"y":{c}}}}}

在我的例子中,它表示一个目录/文件结构,节点是文档,叶子是文件。

我想将它们合并得到:

 dict3 = {1:{"a":{A}}, 2:{"b":{B},"c":{C}}, 3:{"d":{D}}}

我不确定如何用Python轻松做到这一点。


当前回答

当然,代码将取决于您解决合并冲突的规则。这里有一个版本,它可以接受任意数量的参数,并递归地将它们合并到任意深度,而不使用任何对象突变。它使用以下规则来解决合并冲突:

字典优先于非字典值({"foo":{…}}优先于{"foo": "bar"}) 后面的参数优先于前面的参数(如果按顺序合并{"a": 1}, {"a", 2}和{"a": 3},结果将是{"a": 3})

try:
    from collections import Mapping
except ImportError:
    Mapping = dict

def merge_dicts(*dicts):                                                            
    """                                                                             
    Return a new dictionary that is the result of merging the arguments together.   
    In case of conflicts, later arguments take precedence over earlier arguments.   
    """                                                                             
    updated = {}                                                                    
    # grab all keys                                                                 
    keys = set()                                                                    
    for d in dicts:                                                                 
        keys = keys.union(set(d))                                                   

    for key in keys:                                                                
        values = [d[key] for d in dicts if key in d]                                
        # which ones are mapping types? (aka dict)                                  
        maps = [value for value in values if isinstance(value, Mapping)]            
        if maps:                                                                    
            # if we have any mapping types, call recursively to merge them          
            updated[key] = merge_dicts(*maps)                                       
        else:                                                                       
            # otherwise, just grab the last value we have, since later arguments    
            # take precedence over earlier arguments                                
            updated[key] = values[-1]                                               
    return updated  

其他回答

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}

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

在不影响输入字典的情况下返回一个合并。

def _merge_dicts(dictA: Dict = {}, dictB: Dict = {}) -> Dict:
    # it suffices to pass as an argument a clone of `dictA`
    return _merge_dicts_aux(dictA, dictB, copy(dictA))


def _merge_dicts_aux(dictA: Dict = {}, dictB: Dict = {}, result: Dict = {}, path: List[str] = None) -> Dict:

    # conflict path, None if none
    if path is None:
        path = []

    for key in dictB:

        # if the key doesn't exist in A, add the B element to A
        if key not in dictA:
            result[key] = dictB[key]

        else:
            # if the key value is a dict, both in A and in B, merge the dicts
            if isinstance(dictA[key], dict) and isinstance(dictB[key], dict):
                _merge_dicts_aux(dictA[key], dictB[key], result[key], path + [str(key)])

            # if the key value is the same in A and in B, ignore
            elif dictA[key] == dictB[key]:
                pass

            # if the key value differs in A and in B, raise error
            else:
                err: str = f"Conflict at {'.'.join(path + [str(key)])}"
                raise Exception(err)

    return result

灵感来自@andrew cooke的解决方案

概述

下面的方法将字典的深度合并问题细分为:

使用A的参数化浅归并函数merge(f)(A,b) 函数f归并两个字典a和b 与归并一起使用的递归归并函数f


实现

合并两个(非嵌套的)字典的函数可以用很多种方式编写。我个人喜欢

def merge(f):
    def merge(a,b): 
        keys = a.keys() | b.keys()
        return {key:f(a.get(key), b.get(key)) for key in keys}
    return merge

定义一个合适的递归归并函数f的一个好方法是使用multidispatch,它允许定义函数根据参数的类型沿着不同的路径求值。

from multipledispatch import dispatch

#for anything that is not a dict return
@dispatch(object, object)
def f(a, b):
    return b if b is not None else a

#for dicts recurse 
@dispatch(dict, dict)
def f(a,b):
    return merge(f)(a,b)

例子

要合并两个嵌套字典,只需使用merge(f),例如:

dict1 = {1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}
dict2 = {2:{"c":"C"},3:{"d":"D"}}
merge(f)(dict1, dict2)
#returns {1: {'a': 'A'}, 2: {'b': 'B', 'c': 'C'}, 3: {'d': 'D'}} 

注:

这种方法的优点是:

该函数由较小的函数构建而成,每个函数只做一件事 这使得代码更容易推理和测试 这种行为不是硬编码的,但可以根据需要进行更改和扩展,从而提高代码重用(参见下面的示例)。


定制

一些答案还考虑了包含列表的字典,例如其他(可能嵌套的)字典。在这种情况下,可能需要映射列表并根据位置合并它们。这可以通过在归并函数f中添加另一个定义来实现:

import itertools
@dispatch(list, list)
def f(a,b):
    return [merge(f)(*arg) for arg in itertools.zip_longest(a, b)]

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。