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。

一种替代:

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

在 Python 3.9 中

基于PEP 584的,Python的新版本引入了两个新的词典操作器:union(<unk>)和in-place union(<unk>=)。您可以使用<unk>来结合两个词典,而<unk>=将更新一个词典:

>>> pycon = {2016: "Portland", 2018: "Cleveland"}
>>> europython = {2017: "Rimini", 2018: "Edinburgh", 2019: "Basel"}

>>> pycon | europython
{2016: 'Portland', 2018: 'Edinburgh', 2017: 'Rimini', 2019: 'Basel'}

>>> pycon |= europython
>>> pycon
{2016: 'Portland', 2018: 'Edinburgh', 2017: 'Rimini', 2019: 'Basel'}

使用<unk>的优点之一是它在不同的字典类型上工作,并通过合并保持类型:

>>> from collections import defaultdict
>>> europe = defaultdict(lambda: "", {"Norway": "Oslo", "Spain": "Madrid"})
>>> africa = defaultdict(lambda: "", {"Egypt": "Cairo", "Zimbabwe": "Harare"})

>>> europe | africa
defaultdict(<function <lambda> at 0x7f0cb42a6700>,
  {'Norway': 'Oslo', 'Spain': 'Madrid', 'Egypt': 'Cairo', 'Zimbabwe': 'Harare'})

>>> {**europe, **africa}
{'Norway': 'Oslo', 'Spain': 'Madrid', 'Egypt': 'Cairo', 'Zimbabwe': 'Harare'}

您可以使用默认定义,当您想要有效处理丢失的密钥时,请注意, <unk> 保留默认定义,而 {**europe, **africa} 不。

基本用途是更新现有字典,类似于.update():

>>> libraries = {
...     "collections": "Container datatypes",
...     "math": "Mathematical functions",
... }
>>> libraries |= {"zoneinfo": "IANA time zone support"}
>>> libraries
{'collections': 'Container datatypes', 'math': 'Mathematical functions',
 'zoneinfo': 'IANA time zone support'}

当您将字典与字典合并时,两个字典都必须具有适当的字典类型,另一方面,现场运营商(字典=)很高兴与任何字典类似的数据结构合作:

>>> libraries |= [("graphlib", "Functionality for graph-like structures")]
>>> libraries
{'collections': 'Container datatypes', 'math': 'Mathematical functions',
 'zoneinfo': 'IANA time zone support',
 'graphlib': 'Functionality for graph-like structures'}

在您的情况下,您可以:

z = dict(list(x.items()) + list(y.items()))

因此,如您所需,将最终定位定位为z,并使关键b的值由第二(y)定位的值正确上调:

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

如果您使用 Python 2, 您甚至可以删除列表() 通话。

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

如果您使用 Python 版本 3.9.0a4 或更高版本,则可以直接使用:

x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}
z = x | y
print(z)

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

Python 3.9 + 仅限

合并(<unk>)和更新(<unk>=)运营商已被添加到内置的<unk>类。

>>> d = {'spam': 1, 'eggs': 2, 'cheese': 3}
>>> e = {'cheese': 'cheddar', 'aardvark': 'Ethel'}
>>> d | e
{'spam': 1, 'eggs': 2, 'cheese': 'cheddar', 'aardvark': 'Ethel'}

扩展任务版本在现场运行:

>>> d |= e
>>> d
{'spam': 1, 'eggs': 2, 'cheese': 'cheddar', 'aardvark': 'Ethel'}

查看 PEP 584

到目前为止,我对列出的解决方案的问题是,在合并词典中,关键“b”的值为10,但在我的思维方式上,它应该是12。

import timeit

n=100000
su = """
x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}
"""

def timeMerge(f,su,niter):
    print "{:4f} sec for: {:30s}".format(timeit.Timer(f,setup=su).timeit(n),f)

timeMerge("dict(x, **y)",su,n)
timeMerge("x.update(y)",su,n)
timeMerge("dict(x.items() + y.items())",su,n)
timeMerge("for k in y.keys(): x[k] = k in x and x[k]+y[k] or y[k] ",su,n)

#confirm for loop adds b entries together
x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}
for k in y.keys(): x[k] = k in x and x[k]+y[k] or y[k]
print "confirm b elements are added:",x

结果:

0.049465 sec for: dict(x, **y)
0.033729 sec for: x.update(y)                   
0.150380 sec for: dict(x.items() + y.items())   
0.083120 sec for: for k in y.keys(): x[k] = k in x and x[k]+y[k] or y[k]

confirm b elements are added: {'a': 1, 'c': 11, 'b': 12}