你可以试试mergedeep。

安装

$ pip3 install mergedeep

使用

from mergedeep import merge

a = {"keyA": 1}
b = {"keyB": {"sub1": 10}}
c = {"keyB": {"sub2": 20}}

merge(a, b, c) 

print(a)
# {"keyA": 1, "keyB": {"sub1": 10, "sub2": 20}}

要获得完整的选项列表，请查看文档!

字典的字典合并

由于这是一个规范的问题(尽管存在某些非泛化性)，所以我提供了规范的python方法来解决这个问题。

最简单的情况:“叶子是嵌套的字典，以空字典结尾”:

d1 = {'a': {1: {'foo': {}}, 2: {}}}
d2 = {'a': {1: {}, 2: {'bar': {}}}}
d3 = {'b': {3: {'baz': {}}}}
d4 = {'a': {1: {'quux': {}}}}

这是递归最简单的情况，我推荐两种简单的方法:

def rec_merge1(d1, d2):
    '''return new merged dict of dicts'''
    for k, v in d1.items(): # in Python 2, use .iteritems()!
        if k in d2:
            d2[k] = rec_merge1(v, d2[k])
    d3 = d1.copy()
    d3.update(d2)
    return d3

def rec_merge2(d1, d2):
    '''update first dict with second recursively'''
    for k, v in d1.items(): # in Python 2, use .iteritems()!
        if k in d2:
            d2[k] = rec_merge2(v, d2[k])
    d1.update(d2)
    return d1

我相信我更喜欢第二个，而不是第一个，但请记住，第一个的原始状态必须从它的起源重建。用法如下:

>>> from functools import reduce # only required for Python 3.
>>> reduce(rec_merge1, (d1, d2, d3, d4))
{'a': {1: {'quux': {}, 'foo': {}}, 2: {'bar': {}}}, 'b': {3: {'baz': {}}}}
>>> reduce(rec_merge2, (d1, d2, d3, d4))
{'a': {1: {'quux': {}, 'foo': {}}, 2: {'bar': {}}}, 'b': {3: {'baz': {}}}}

复杂情况:“叶子是任何其他类型的:”

所以如果它们以字典结尾，这是一个简单的合并结尾空字典的例子。如果不是，也不是那么微不足道。如果是字符串，怎么合并?集合也可以类似地更新，所以我们可以这样处理，但我们失去了它们合并的顺序。那么顺序重要吗?

因此，代替更多信息，最简单的方法是给它们一个标准的更新处理，如果两个值都不是dict:即第二个dict的值将覆盖第一个dict，即使第二个dict的值是None，而第一个dict的值是一个包含大量信息的dict。

d1 = {'a': {1: 'foo', 2: None}}
d2 = {'a': {1: None, 2: 'bar'}}
d3 = {'b': {3: 'baz'}}
d4 = {'a': {1: 'quux'}}

from collections.abc import MutableMapping

def rec_merge(d1, d2):
    '''
    Update two dicts of dicts recursively, 
    if either mapping has leaves that are non-dicts, 
    the second's leaf overwrites the first's.
    '''
    for k, v in d1.items():
        if k in d2:
            # this next check is the only difference!
            if all(isinstance(e, MutableMapping) for e in (v, d2[k])):
                d2[k] = rec_merge(v, d2[k])
            # we could further check types and merge as appropriate here.
    d3 = d1.copy()
    d3.update(d2)
    return d3

现在

from functools import reduce
reduce(rec_merge, (d1, d2, d3, d4))

返回

{'a': {1: 'quux', 2: 'bar'}, 'b': {3: 'baz'}}

适用于原问题:

我不得不删除字母周围的花括号，并将它们放在单引号中，以使其成为合法的Python(否则它们将在Python 2.7+中设置字面量)，并附加一个缺少的大括号:

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

rec_merge(dict1, dict2)现在返回:

{1: {'a': 'A'}, 2: {'c': 'C', 'b': 'B'}, 3: {'d': 'D'}}

匹配原始问题的期望结果(在改变后，例如{A}为'A')。

我有一个迭代的解决方案-工作得更好的大字典&很多(例如jsons等):

import collections


def merge_dict_with_subdicts(dict1: dict, dict2: dict) -> dict:
    """
    similar behaviour to builtin dict.update - but knows how to handle nested dicts
    """
    q = collections.deque([(dict1, dict2)])
    while len(q) > 0:
        d1, d2 = q.pop()
        for k, v in d2.items():
            if k in d1 and isinstance(d1[k], dict) and isinstance(v, dict):
                q.append((d1[k], v))
            else:
                d1[k] = v

    return dict1

注意，这将使用d2中的值来覆盖d1，以防它们都不是字典。(与python的dict.update()相同)

一些测试:

def test_deep_update():
    d = dict()
    merge_dict_with_subdicts(d, {"a": 4})
    assert d == {"a": 4}

    new_dict = {
        "b": {
            "c": {
                "d": 6
            }
        }
    }
    merge_dict_with_subdicts(d, new_dict)
    assert d == {
        "a": 4,
        "b": {
            "c": {
                "d": 6
            }
        }
    }

    new_dict = {
        "a": 3,
        "b": {
            "f": 7
        }
    }
    merge_dict_with_subdicts(d, new_dict)
    assert d == {
        "a": 3,
        "b": {
            "c": {
                "d": 6
            },
            "f": 7
        }
    }

    # test a case where one of the dicts has dict as value and the other has something else
    new_dict = {
        'a': {
            'b': 4
        }
    }
    merge_dict_with_subdicts(d, new_dict)
    assert d['a']['b'] == 4

我已经测试了大约1200个字典——这种方法花了0.4秒，而递归的解决方案花了2.5秒。

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。

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。