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
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。
其他回答
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)。
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。
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}
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。
这个问题被标签为Python-3x,但考虑到这是一个相对较新的补充,并且最受欢迎的,接受的答案与Python 2.x解决方案广泛处理,我敢添加一个线条,引用一个令人兴奋的功能的Python 2.x列表理解,即名字泄漏。
$ python2
Python 2.7.13 (default, Jan 19 2017, 14:48:08)
[GCC 6.3.0 20170118] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> x = {'a':1, 'b': 2}
>>> y = {'b':10, 'c': 11}
>>> [z.update(d) for z in [{}] for d in (x, y)]
[None, None]
>>> z
{'a': 1, 'c': 11, 'b': 10}
>>> ...
我很高兴说上面的内容不再在任何Python 3版本上工作。