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
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。
其他回答
我很想知道我能否用一行严格的方法击败接受答案的时间:
我尝试了5种方法,前面没有一个 - 所有一个线路 - 所有产生正确的答案 - 我无法接近。
所以......为了拯救你麻烦,也许满足好奇心:
import json
import yaml
import time
from ast import literal_eval as literal
def merge_two_dicts(x, y):
z = x.copy() # start with x's keys and values
z.update(y) # modifies z with y's keys and values & returns None
return z
x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}
start = time.time()
for i in range(10000):
z = yaml.load((str(x)+str(y)).replace('}{',', '))
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify yaml')
start = time.time()
for i in range(10000):
z = literal((str(x)+str(y)).replace('}{',', '))
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify literal')
start = time.time()
for i in range(10000):
z = eval((str(x)+str(y)).replace('}{',', '))
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify eval')
start = time.time()
for i in range(10000):
z = {k:int(v) for k,v in (dict(zip(
((str(x)+str(y))
.replace('}',' ')
.replace('{',' ')
.replace(':',' ')
.replace(',',' ')
.replace("'",'')
.strip()
.split(' '))[::2],
((str(x)+str(y))
.replace('}',' ')
.replace('{',' ').replace(':',' ')
.replace(',',' ')
.replace("'",'')
.strip()
.split(' '))[1::2]
))).items()}
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify replace')
start = time.time()
for i in range(10000):
z = json.loads(str((str(x)+str(y)).replace('}{',', ').replace("'",'"')))
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify json')
start = time.time()
for i in range(10000):
z = merge_two_dicts(x, y)
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'accepted')
结果:
7.693928956985474 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify yaml
0.29134678840637207 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify literal
0.2208399772644043 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify eval
0.1106564998626709 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify replace
0.07989692687988281 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify json
0.005082368850708008 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} accepted
我從這裡學到的是,JSON的方法是最快的方式(那些試圖)從字典的字典返回;比我認為是正常的方法的速度更快(約四分之一的時間)我也學到,YAML的方法應該以任何代價避免。
是的,我明白这不是最好的 / 正确的方式. 我很好奇它是否更快,而且不是; 我发表以证明它是这样。
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)
此分類上一篇
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()
新在Python 3.9:使用联盟操作器(<unk>)合并类似于设置的句子:
>>> d = {'a': 1, 'b': 2}
>>> e = {'a': 9, 'c': 3}
>>> d | e
{'a': 9, 'b': 2, 'c': 3}
对于匹配密钥,正确的指数需要先行。
这也适用于<unk>=更改一个dict in-place:
>>> e |= d # e = e | d
>>> e
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
滥用导致马太福的答案的一个单词解决方案:
>>> x = {'a':1, 'b': 2}
>>> y = {'b':10, 'c': 11}
>>> z = (lambda f=x.copy(): (f.update(y), f)[1])()
>>> z
{'a': 1, 'c': 11, 'b': 10}
你说你想要一个表达式,所以我滥用了Lambda连接一个名字,而Tuples超越Lambda的单表达式限制。
当然,你也可以这样做,如果你不在乎复制它:
>>> x = {'a':1, 'b': 2}
>>> y = {'b':10, 'c': 11}
>>> z = (x.update(y), x)[1]
>>> z
{'a': 1, 'b': 10, 'c': 11}
一个联合的OP的两个词典会是这样的东西:
{'a': 1, 'b': 2, 10, 'c': 11}
具体而言,两个实体(x 和 y)的联盟包含所有 x 和/或 y 的元素,不幸的是,OP 所要求的不是联盟,尽管职位的标题。
我的下面的代码既不优雅,也不是单线,但我认为它与联盟的意义一致。
从OP的例子:
x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}
z = {}
for k, v in x.items():
if not k in z:
z[k] = [(v)]
else:
z[k].append((v))
for k, v in y.items():
if not k in z:
z[k] = [(v)]
else:
z[k].append((v))
{'a': [1], 'b': [2, 10], 'c': [11]}
无论你想要的列表都可以改变,但上述将工作,如果一个词典包含列表(和列表)作为每个词典中的值。