(仅适用于 Python 2.7*;有更简单的解决方案适用于 Python 3*。

如果您不拒绝进口标准图书馆模块,您可以

from functools import reduce

def merge_dicts(*dicts):
    return reduce(lambda a, d: a.update(d) or a, dicts, {})

(Lambda中的一个或一点是必要的,因为 dict.update 总是返回 没有成功。

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。

是的,请用一个理解:

z={k: v for d in [x,y] for k, v in d.items()}

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

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。

(仅适用于 Python 2.7*;有更简单的解决方案适用于 Python 3*。

如果您不拒绝进口标准图书馆模块,您可以

from functools import reduce

def merge_dicts(*dicts):
    return reduce(lambda a, d: a.update(d) or a, dicts, {})

(Lambda中的一个或一点是必要的,因为 dict.update 总是返回 没有成功。

Python 3.5 (PEP 448) 允许更好的合成选项:

x = {'a': 1, 'b': 1}
y = {'a': 2, 'c': 2}
final = {**x, **y} 
final
# {'a': 2, 'b': 1, 'c': 2}

或甚至

final = {'a': 1, 'b': 1, **x, **y}

在 Python 3.9 中,您也可以使用 <unk>和 <unk>= 与 PEP 584 的下面的示例

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