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

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。

其他回答

class Utils(object):

    """

    >>> a = { 'first' : { 'all_rows' : { 'pass' : 'dog', 'number' : '1' } } }
    >>> b = { 'first' : { 'all_rows' : { 'fail' : 'cat', 'number' : '5' } } }
    >>> Utils.merge_dict(b, a) == { 'first' : { 'all_rows' : { 'pass' : 'dog', 'fail' : 'cat', 'number' : '5' } } }
    True

    >>> main = {'a': {'b': {'test': 'bug'}, 'c': 'C'}}
    >>> suply = {'a': {'b': 2, 'd': 'D', 'c': {'test': 'bug2'}}}
    >>> Utils.merge_dict(main, suply) == {'a': {'b': {'test': 'bug'}, 'c': 'C', 'd': 'D'}}
    True

    """

    @staticmethod
    def merge_dict(main, suply):
        """
        获取融合的字典,以main为主,suply补充,冲突时以main为准
        :return:
        """
        for key, value in suply.items():
            if key in main:
                if isinstance(main[key], dict):
                    if isinstance(value, dict):
                        Utils.merge_dict(main[key], value)
                    else:
                        pass
                else:
                    pass
            else:
                main[key] = value
        return main

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

我还没有对此进行广泛的测试,因此,鼓励您的反馈。

from collections import defaultdict

dict1 = defaultdict(list)

dict2= defaultdict(list)

dict3= defaultdict(list)


dict1= dict(zip(Keys[ ],values[ ]))

dict2 = dict(zip(Keys[ ],values[ ]))


def mergeDict(dict1, dict2):

    dict3 = {**dict1, **dict2}

    for key, value in dict3.items():

        if key in dict1 and key in dict2:

           dict3[key] = [value , dict1[key]]

    return dict3

dict3 = mergeDict(dict1, dict2)

#sort keys alphabetically.

dict3.keys()

合并两个字典并添加公共键的值

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。

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