重复 / 深度更新 a dict

def deepupdate(original, update):
    """
    Recursively update a dict.
    Subdict's won't be overwritten but also updated.
    """
    for key, value in original.iteritems(): 
        if key not in update:
            update[key] = value
        elif isinstance(value, dict):
            deepupdate(value, update[key]) 
    return update

示威:

pluto_original = {
    'name': 'Pluto',
    'details': {
        'tail': True,
        'color': 'orange'
    }
}

pluto_update = {
    'name': 'Pluutoo',
    'details': {
        'color': 'blue'
    }
}

print deepupdate(pluto_original, pluto_update)

结果:

{
    'name': 'Pluutoo',
    'details': {
        'color': 'blue',
        'tail': True
    }
}

谢谢Radnaw的编辑。

最好的版本我可以想象,而不使用复制将是:

from itertools import chain
x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}
dict(chain(x.iteritems(), y.iteritems()))

它比 dict(x.items() + y.items()) 更快,但不像 n = copy(a); n.update(b),至少在 CPython 上。

我个人最喜欢这个版本,因为它在一个单一的功能合成中描述了我想要的东西相当好,唯一的小问题是,它并不完全显而易见,Y的值超过X的值,但我不认为很难找到它。

使用 Itertools 保持顺序的简单解决方案(后者有先例)

# py2
from itertools import chain, imap
merge = lambda *args: dict(chain.from_iterable(imap(dict.iteritems, args)))

# py3
from itertools import chain
merge = lambda *args: dict(chain.from_iterable(map(dict.items, args)))

这就是使用:

>>> x = {'a':1, 'b': 2}
>>> y = {'b':10, 'c': 11}
>>> merge(x, y)
{'a': 1, 'b': 10, 'c': 11}

>>> z = {'c': 3, 'd': 4}
>>> merge(x, y, z)
{'a': 1, 'b': 10, 'c': 3, 'd': 4}

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。

我认为我的丑陋的单线只需要在这里。

z = next(z.update(y) or z for z in [x.copy()])
# or
z = (lambda z: z.update(y) or z)(x.copy())

单一表达,永远不要敢用它。

我知道Python 3有这个 {**x, **y} 事物,它是正确的事情使用(以及转到Python 3 如果你仍然有Python 2是正确的事情)。

这是 Python 3.5 或更大的表达式,将使用 Reduction 的字典组合:

>>> from functools import reduce
>>> l = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'a': 100, 'c': 3}]
>>> reduce(lambda x, y: {**x, **y}, l, {})
{'a': 100, 'b': 2, 'c': 3}

注意:即使字典列表是空的,或者只有一个元素。

在 Python 3.9 或更高版本中,Lambda 可以直接由 operator.ior 取代:

>>> from functools import reduce
>>> from operator import ior
>>> l = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'a': 100, 'c': 3}]
>>> reduce(ior, l, {})
{'a': 100, 'b': 2, 'c': 3}

在 Python 3.8 或更低的情况下,可以使用下列作为 ior 的替代品:

>>> from functools import reduce
>>> l = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'a': 100, 'c': 3}]
>>> reduce(lambda x, y: x.update(y) or x, l, {})
{'a': 100, 'b': 2, 'c': 3}