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'}

此外,当您使用.items() (Python 3.0 之前),您正在创建一个新的列表,包含从字典中的项目. 如果您的字典是大,那么它是相当多的顶部(两个大列表将被扔掉,一旦合并的字典创建)。更新() 可以更有效地工作,因为它可以通过第二个字典项目为项目。

在时间方面:

>>> timeit.Timer("dict(x, **y)", "x = dict(zip(range(1000), range(1000)))\ny=dict(zip(range(1000,2000), range(1000,2000)))").timeit(100000)
15.52571702003479
>>> timeit.Timer("temp = x.copy()\ntemp.update(y)", "x = dict(zip(range(1000), range(1000)))\ny=dict(zip(range(1000,2000), range(1000,2000)))").timeit(100000)
15.694622993469238
>>> timeit.Timer("dict(x.items() + y.items())", "x = dict(zip(range(1000), range(1000)))\ny=dict(zip(range(1000,2000), range(1000,2000)))").timeit(100000)
41.484580039978027

此外,字典创建的关键词论点仅在Python 2.3中添加,而复制()和更新()将在较旧版本中工作。

用一个细致的理解,你可以

x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}

dc = {xi:(x[xi] if xi not in list(y.keys()) 
           else y[xi]) for xi in list(x.keys())+(list(y.keys()))}

给予

>>> dc
{'a': 1, 'c': 11, 'b': 10}

注意合成,如果不明白

{ (some_key if condition else default_key):(something_if_true if condition 
          else something_if_false) for key, value in dict_.items() }

在Python3中,项目方法不再返回一个列表,而是一个视图,它像一个集一样作用。

dict(x.items() | y.items())

dict(x.viewitems() | y.viewitems())

编辑:

首先,请注意,在 Python 3 中, dic(x、 **y) 技巧不会工作,除非 y 中的键是线条。

此外,Raymond Hettinger的链路图答案是相当优雅的,因为它可以作为论点采取任意数量的论点,但从论点看起来它顺序地通过每个搜索的所有论点的列表:

In [1]: from collections import ChainMap
In [2]: from string import ascii_uppercase as up, ascii_lowercase as lo; x = dict(zip(lo, up)); y = dict(zip(up, lo))
In [3]: chainmap_dict = ChainMap(y, x)
In [4]: union_dict = dict(x.items() | y.items())
In [5]: timeit for k in union_dict: union_dict[k]
100000 loops, best of 3: 2.15 µs per loop
In [6]: timeit for k in chainmap_dict: chainmap_dict[k]
10000 loops, best of 3: 27.1 µs per loop

我是 Chainmap 的粉丝,但看起来不太实用,在那里可能有很多搜索。

一种替代:

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

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。