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。

这应该有助于将所有项从dict2合并到dict1:

for item in dict2:
    if item in dict1:
        for leaf in dict2[item]:
            dict1[item][leaf] = dict2[item][leaf]
    else:
        dict1[item] = dict2[item]

请测试一下，告诉我们这是否是你想要的。

编辑:

上述解决方案只合并了一个级别，但正确地解决了op给出的例子。如果合并多个级别，应该使用递归。

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')。

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

我能想到的最简单的方法是:

#!/usr/bin/python

from copy import deepcopy
def dict_merge(a, b):
    if not isinstance(b, dict):
        return b
    result = deepcopy(a)
    for k, v in b.iteritems():
        if k in result and isinstance(result[k], dict):
                result[k] = dict_merge(result[k], v)
        else:
            result[k] = deepcopy(v)
    return result

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

print dict_merge(a,b)

输出:

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