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'}

(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。

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。

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。

x = {'a': 1, 'b': 2}
y = {'b': 3, 'c': 4}

>>> z
{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}

z = {**x, **y}

z = {**x, 'foo': 1, 'bar': 2, **y}

>>> z
{'a': 1, 'b': 3, 'foo': 1, 'bar': 2, 'c': 4}

z = x.copy()
z.update(y) # which returns None since it mutates z

def merge_two_dicts(x, y):
    """Given two dictionaries, merge them into a new dict as a shallow copy."""
    z = x.copy()
    z.update(y)
    return z

z = merge_two_dicts(x, y)

def merge_dicts(*dict_args):
    """
    Given any number of dictionaries, shallow copy and merge into a new dict,
    precedence goes to key-value pairs in latter dictionaries.
    """
    result = {}
    for dictionary in dict_args:
        result.update(dictionary)
    return result

z = merge_dicts(a, b, c, d, e, f, g) 

和 g 的关键值对将先行于字典 a 到 f 等。

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

>>> c = dict(a.items() + b.items())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict_items' and 'dict_items'

同样,在 Python 3 (viewitems() 在 Python 2.7) 中采取元素的合并也会失败,当值是不可破坏的对象(如列表,例如)。即使您的值是可破坏的,因为套件是无形的,行为与先例无定义。

>>> c = dict(a.items() | b.items())

>>> x = {'a': []}
>>> y = {'b': []}
>>> dict(x.items() | y.items())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

>>> x = {'a': 2}
>>> y = {'a': 1}
>>> dict(x.items() | y.items())
{'a': 2}

另一个你不应该使用的黑客:

z = dict(x, **y)

字典的目的是采取可触摸的密钥(例如,frozensets或tuples),但这种方法在Python 3中失败,当密钥不是线条时。

>>> c = dict(a, **b)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: keyword arguments must be strings

和

dict(a=1, b=10, c=11)

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

>>> foo(**{('a', 'b'): None})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() keywords must be strings
>>> dict(**{('a', 'b'): None})
{('a', 'b'): None}

我的答案: merge_two_dicts(x,y)实际上对我来说看起来更清楚,如果我们实际上对可读性感兴趣。

from copy import deepcopy

def dict_of_dicts_merge(x, y):
    z = {}
    overlapping_keys = x.keys() & y.keys()
    for key in overlapping_keys:
        z[key] = dict_of_dicts_merge(x[key], y[key])
    for key in x.keys() - overlapping_keys:
        z[key] = deepcopy(x[key])
    for key in y.keys() - overlapping_keys:
        z[key] = deepcopy(y[key])
    return z

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

{k: v for d in dicts for k, v in d.items()} # iteritems in Python 2.7

dict((k, v) for d in dicts for k, v in d.items()) # iteritems in Python 2

from itertools import chain
z = dict(chain(x.items(), y.items())) # iteritems in Python 2

from timeit import repeat
from itertools import chain

x = dict.fromkeys('abcdefg')
y = dict.fromkeys('efghijk')

def merge_two_dicts(x, y):
    z = x.copy()
    z.update(y)
    return z

min(repeat(lambda: {**x, **y}))
min(repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y)))
min(repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()}))
min(repeat(lambda: dict(chain(x.items(), y.items()))))
min(repeat(lambda: dict(item for d in (x, y) for item in d.items())))

>>> min(repeat(lambda: {**x, **y}))
1.0804965235292912
>>> min(repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y)))
1.636518670246005
>>> min(repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()}))
3.1779992282390594
>>> min(repeat(lambda: dict(chain(x.items(), y.items()))))
2.740647904574871
>>> min(repeat(lambda: dict(item for d in (x, y) for item in d.items())))
4.266070580109954

$ uname -a
Linux nixos 4.19.113 #1-NixOS SMP Wed Mar 25 07:06:15 UTC 2020 x86_64 GNU/Linux

词典中的资源

在 Python 3.0 或更高版本中,您可以使用.ChainMap 集合多个字符或其他地图,以创建一个单一的可更新视图:

>>> from collections import ChainMap
>>> x = {'a':1, 'b': 2}
>>> y = {'b':10, 'c': 11}
>>> z = dict(ChainMap({}, y, x))
>>> for k, v in z.items():
        print(k, '-->', v)
    
a --> 1
b --> 10
c --> 11

更新 Python 3.5 或更高版本: 您可以使用 PEP 448 延伸字典包装和解包。

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

更新 Python 3.9 或更高版本: 您可以使用 PEP 584 联盟运营商:

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