另一个,更细致的选择:

z = dict(x, **y)

注意:这已成为一个受欢迎的答案,但重要的是要指出的是,如果 y 有任何不紧密的密钥,事实上,这完全是CPython实施细节的滥用,并且它不在Python 3或PyPy,IronPython,或Jython工作。

这是 Python 3.5 或更大的表达式,将使用 Reduction 的字典组合:

>>> from functools import reduce
>>> l = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'a': 100, 'c': 3}]
>>> reduce(lambda x, y: {**x, **y}, l, {})
{'a': 100, 'b': 2, 'c': 3}

注意:即使字典列表是空的,或者只有一个元素。

在 Python 3.9 或更高版本中,Lambda 可以直接由 operator.ior 取代:

>>> from functools import reduce
>>> from operator import ior
>>> l = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'a': 100, 'c': 3}]
>>> reduce(ior, l, {})
{'a': 100, 'b': 2, 'c': 3}

在 Python 3.8 或更低的情况下,可以使用下列作为 ior 的替代品:

>>> from functools import reduce
>>> l = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'a': 100, 'c': 3}]
>>> reduce(lambda x, y: x.update(y) or x, l, {})
{'a': 100, 'b': 2, 'c': 3}

x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}
z = dict(x.items() + y.items())
print z

对于两个字典中的关键物品(“b”),您可以通过将最后一个放在输出中来控制哪个。

z1 = dict(x.items() + y.items())
z2 = dict(x, **y)

在我的机器上,至少(一个相当常见的x86_64运行Python 2.5.2),替代Z2不仅更短,更简单,而且更快。

% python -m timeit -s 'x=y=dict((i,i) for i in range(20))' 'z1=dict(x.items() + y.items())'
100000 loops, best of 3: 5.67 usec per loop
% python -m timeit -s 'x=y=dict((i,i) for i in range(20))' 'z2=dict(x, **y)' 
100000 loops, best of 3: 1.53 usec per loop

示例2:不超越的字典,将252条短线地图到整条,反之亦然:

% python -m timeit -s 'from htmlentitydefs import codepoint2name as x, name2codepoint as y' 'z1=dict(x.items() + y.items())'
1000 loops, best of 3: 260 usec per loop
% python -m timeit -s 'from htmlentitydefs import codepoint2name as x, name2codepoint as y' 'z2=dict(x, **y)'               
10000 loops, best of 3: 26.9 usec per loop

z2赢得了大约10的因素,这在我的书中是一个相当大的胜利!

在比较这两个之后,我想知道 z1 的不良性能是否可以归功于构建两个项目列表的顶端,这反过来导致我想知道这个变量是否会更好地工作:

from itertools import chain
z3 = dict(chain(x.iteritems(), y.iteritems()))

% python -m timeit -s 'from itertools import chain; from htmlentitydefs import codepoint2name as x, name2codepoint as y' 'z3=dict(chain(x.iteritems(), y.iteritems()))'
10000 loops, best of 3: 66 usec per loop

z0 = dict(x)
z0.update(y)

% python -m timeit -s 'from htmlentitydefs import codepoint2name as x, name2codepoint as y' 'z0=dict(x); z0.update(y)'
10000 loops, best of 3: 26.9 usec per loop

你也可以这样写作

z0 = x.copy()
z0.update(y)

正如托尼所做的那样,但(不令人惊讶)评分的差异显然没有对性能的测量效应。 使用任何人看起来对你是正确的。

在这里和其他地方绘制想法,我已经理解了一个功能:

def merge(*dicts, **kv): 
      return { k:v for d in list(dicts) + [kv] for k,v in d.items() }

使用(在Python 3中测试):

assert (merge({1:11,'a':'aaa'},{1:99, 'b':'bbb'},foo='bar')==\
    {1: 99, 'foo': 'bar', 'b': 'bbb', 'a': 'aaa'})

assert (merge(foo='bar')=={'foo': 'bar'})

assert (merge({1:11},{1:99},foo='bar',baz='quux')==\
    {1: 99, 'foo': 'bar', 'baz':'quux'})

assert (merge({1:11},{1:99})=={1: 99})

你可以用Lambda。

def dict_merge(a, b):
  c = a.copy()
  c.update(b)
  return c

new = dict_merge(old, extras)

在如此阴影和可疑的答案中,这个闪发光的例子是在Python中合并独裁的唯一和唯一好的方式,由独裁者为生活Guido van Rossum自己支持! 另一个人提出了一半,但没有把它放在一个功能上。

print dict_merge(
      {'color':'red', 'model':'Mini'},
      {'model':'Ferrari', 'owner':'Carl'})

给了:

{'color': 'red', 'owner': 'Carl', 'model': 'Ferrari'}