我想将两个词典融入一个新的词典。
x = {'a': 1, 'b': 2}
y = {'b': 3, 'c': 4}
z = merge(x, y)
>>> z
{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
每当两个字典中都有一个关键 k 时,只应保留 y(k) 的值。
我想将两个词典融入一个新的词典。
x = {'a': 1, 'b': 2}
y = {'b': 3, 'c': 4}
z = merge(x, y)
>>> z
{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
每当两个字典中都有一个关键 k 时,只应保留 y(k) 的值。
当前回答
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。
其他回答
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。
这个问题被标签为Python-3x,但考虑到这是一个相对较新的补充,并且最受欢迎的,接受的答案与Python 2.x解决方案广泛处理,我敢添加一个线条,引用一个令人兴奋的功能的Python 2.x列表理解,即名字泄漏。
$ python2
Python 2.7.13 (default, Jan 19 2017, 14:48:08)
[GCC 6.3.0 20170118] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> x = {'a':1, 'b': 2}
>>> y = {'b':10, 'c': 11}
>>> [z.update(d) for z in [{}] for d in (x, y)]
[None, None]
>>> z
{'a': 1, 'c': 11, 'b': 10}
>>> ...
我很高兴说上面的内容不再在任何Python 3版本上工作。
如果你認為Lambdas是壞的,那麼不要再閱讀。 如要求,你可以用一個表達寫下快速和記憶效益的解決方案:
x = {'a':1, 'b':2}
y = {'b':10, 'c':11}
z = (lambda a, b: (lambda a_copy: a_copy.update(b) or a_copy)(a.copy()))(x, y)
print z
{'a': 1, 'c': 11, 'b': 10}
print x
{'a': 1, 'b': 2}
如上所述,使用两行或写一个函数可能是一个更好的方式去。
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'}
我将所提出的与 perfplot 比较,并发现
x | y # Python 3.9+
是最快的解决方案,与旧的好解决方案
{**x, **y}
和
temp = x.copy()
temp.update(y)
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重复字符的代码:
from collections import ChainMap
from itertools import chain
import perfplot
def setup(n):
x = dict(zip(range(n), range(n)))
y = dict(zip(range(n, 2 * n), range(n, 2 * n)))
return x, y
def copy_update(x, y):
temp = x.copy()
temp.update(y)
return temp
def add_items(x, y):
return dict(list(x.items()) + list(y.items()))
def curly_star(x, y):
return {**x, **y}
def chain_map(x, y):
return dict(ChainMap({}, y, x))
def itertools_chain(x, y):
return dict(chain(x.items(), y.items()))
def python39_concat(x, y):
return x | y
b = perfplot.bench(
setup=setup,
kernels=[
copy_update,
add_items,
curly_star,
chain_map,
itertools_chain,
python39_concat,
],
labels=[
"copy_update",
"dict(list(x.items()) + list(y.items()))",
"{**x, **y}",
"chain_map",
"itertools.chain",
"x | y",
],
n_range=[2 ** k for k in range(18)],
xlabel="len(x), len(y)",
equality_check=None,
)
b.save("out.png")
b.show()