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}

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

对于两个字典中的关键物品(“b”),您可以通过将最后一个放在输出中来控制哪个。

from collections import Counter
dict1 = {'a':1, 'b': 2}
dict2 = {'b':10, 'c': 11}
result = dict(Counter(dict1) + Counter(dict2))

这应该解决你的问题。

用一个细致的理解,你可以

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

dc = {xi:(x[xi] if xi not in list(y.keys()) 
           else y[xi]) for xi in list(x.keys())+(list(y.keys()))}

给予

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

注意合成,如果不明白

{ (some_key if condition else default_key):(something_if_true if condition 
          else something_if_false) for key, value in dict_.items() }

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}

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。