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

换个答案怎么样?!?这也避免了突变/副作用:

def merge(dict1, dict2):
    output = {}

    # adds keys from `dict1` if they do not exist in `dict2` and vice-versa
    intersection = {**dict2, **dict1}

    for k_intersect, v_intersect in intersection.items():
        if k_intersect not in dict1:
            v_dict2 = dict2[k_intersect]
            output[k_intersect] = v_dict2

        elif k_intersect not in dict2:
            output[k_intersect] = v_intersect

        elif isinstance(v_intersect, dict):
            v_dict2 = dict2[k_intersect]
            output[k_intersect] = merge(v_intersect, v_dict2)

        else:
            output[k_intersect] = v_intersect

    return output

dict1 = {1:{"a":{"A"}}, 2:{"b":{"B"}}}
dict2 = {2:{"c":{"C"}}, 3:{"d":{"D"}}}
dict3 = {1:{"a":{"A"}}, 2:{"b":{"B"},"c":{"C"}}, 3:{"d":{"D"}}}

assert dict3 == merge(dict1, dict2)

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。

这实际上是相当棘手的-特别是如果你想要一个有用的错误消息时,事情是不一致的,同时正确地接受重复但一致的条目(这是这里没有其他答案做的..)。

假设你没有大量的条目,递归函数是最简单的:

from functools import reduce

def merge(a, b, path=None):
    "merges b into a"
    if path is None: 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 # same leaf value
            else:
                raise Exception('Conflict at %s' % '.'.join(path + [str(key)]))
        else:
            a[key] = b[key]
    return a

# works
print(merge({1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}, {2:{"c":"C"},3:{"d":"D"}}))
# has conflict
merge({1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}, {1:{"a":"A"},2:{"b":"C"}})

注意,这会使a发生变化——b的内容被添加到a(也会返回a)。如果你想保留a,你可以叫它merge(dict(a) b)

Agf指出(下面),你可能有两个以上的字典,在这种情况下,你可以使用:

reduce(merge, [dict1, dict2, dict3...])

所有内容都将被添加到dict1中。

注意:我编辑了我的初始答案以改变第一个参数;这使得“reduce”更容易解释

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

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