这是如此愚蠢,即.update 没有回报,我只是使用一个简单的助理功能来解决问题:

def merge(dict1,*dicts):
    for dict2 in dicts:
        dict1.update(dict2)
    return dict1

例子:

merge(dict1,dict2)
merge(dict1,dict2,dict3)
merge(dict1,dict2,dict3,dict4)
merge({},dict1,dict2)  # this one returns a new copy

我很想知道我能否用一行严格的方法击败接受答案的时间:

我尝试了5种方法,前面没有一个 - 所有一个线路 - 所有产生正确的答案 - 我无法接近。

所以......为了拯救你麻烦,也许满足好奇心:

import json
import yaml
import time
from ast import literal_eval as literal

def merge_two_dicts(x, y):
    z = x.copy()   # start with x's keys and values
    z.update(y)    # modifies z with y's keys and values & returns None
    return z

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

start = time.time()
for i in range(10000):
    z = yaml.load((str(x)+str(y)).replace('}{',', '))
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify yaml')

start = time.time()
for i in range(10000):
    z = literal((str(x)+str(y)).replace('}{',', '))
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify literal')

start = time.time()
for i in range(10000):
    z = eval((str(x)+str(y)).replace('}{',', '))
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify eval')

start = time.time()
for i in range(10000):
    z = {k:int(v) for k,v in (dict(zip(
            ((str(x)+str(y))
            .replace('}',' ')
            .replace('{',' ')
            .replace(':',' ')
            .replace(',',' ')
            .replace("'",'')
            .strip()
            .split('  '))[::2], 
            ((str(x)+str(y))
            .replace('}',' ')
            .replace('{',' ').replace(':',' ')
            .replace(',',' ')
            .replace("'",'')
            .strip()
            .split('  '))[1::2]
             ))).items()}
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify replace')

start = time.time()
for i in range(10000):
    z = json.loads(str((str(x)+str(y)).replace('}{',', ').replace("'",'"')))
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'stringify json')

start = time.time()
for i in range(10000):
    z = merge_two_dicts(x, y)
elapsed = (time.time()-start)
print (elapsed, z, 'accepted')

结果:

7.693928956985474 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify yaml
0.29134678840637207 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify literal
0.2208399772644043 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify eval
0.1106564998626709 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify replace
0.07989692687988281 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} stringify json
0.005082368850708008 {'c': 11, 'b': 10, 'a': 1} accepted

我從這裡學到的是,JSON的方法是最快的方式(那些試圖)從字典的字典返回;比我認為是正常的方法的速度更快(約四分之一的時間)我也學到,YAML的方法應該以任何代價避免。

是的,我明白这不是最好的 / 正确的方式. 我很好奇它是否更快,而且不是; 我发表以证明它是这样。

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。

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}

z1 = dict(x.items() + y.items())
z2 = dict(x, **y)

在我的机器上,至少(一个相当常见的x86_64运行Python 2.5.2),替代Z2不仅更短,更简单,而且更快。

% python -m timeit -s 'x=y=dict((i,i) for i in range(20))' 'z1=dict(x.items() + y.items())'
100000 loops, best of 3: 5.67 usec per loop
% python -m timeit -s 'x=y=dict((i,i) for i in range(20))' 'z2=dict(x, **y)' 
100000 loops, best of 3: 1.53 usec per loop

示例2:不超越的字典,将252条短线地图到整条,反之亦然:

% python -m timeit -s 'from htmlentitydefs import codepoint2name as x, name2codepoint as y' 'z1=dict(x.items() + y.items())'
1000 loops, best of 3: 260 usec per loop
% python -m timeit -s 'from htmlentitydefs import codepoint2name as x, name2codepoint as y' 'z2=dict(x, **y)'               
10000 loops, best of 3: 26.9 usec per loop

z2赢得了大约10的因素,这在我的书中是一个相当大的胜利!

在比较这两个之后,我想知道 z1 的不良性能是否可以归功于构建两个项目列表的顶端,这反过来导致我想知道这个变量是否会更好地工作:

from itertools import chain
z3 = dict(chain(x.iteritems(), y.iteritems()))

% python -m timeit -s 'from itertools import chain; from htmlentitydefs import codepoint2name as x, name2codepoint as y' 'z3=dict(chain(x.iteritems(), y.iteritems()))'
10000 loops, best of 3: 66 usec per loop

z0 = dict(x)
z0.update(y)

% python -m timeit -s 'from htmlentitydefs import codepoint2name as x, name2codepoint as y' 'z0=dict(x); z0.update(y)'
10000 loops, best of 3: 26.9 usec per loop

你也可以这样写作

z0 = x.copy()
z0.update(y)

正如托尼所做的那样,但(不令人惊讶)评分的差异显然没有对性能的测量效应。 使用任何人看起来对你是正确的。

我想要一些类似的东西,但有能力说明双键中的值是如何合并的,所以我打破了这个(但没有重量测试)。

def merge(d1, d2, merge_fn=lambda x,y:y):
    """
    Merges two dictionaries, non-destructively, combining 
    values on duplicate keys as defined by the optional merge
    function.  The default behavior replaces the values in d1
    with corresponding values in d2.  (There is no other generally
    applicable merge strategy, but often you'll have homogeneous 
    types in your dicts, so specifying a merge technique can be 
    valuable.)

    Examples:

    >>> d1
    {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
    >>> merge(d1, d1)
    {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
    >>> merge(d1, d1, lambda x,y: x+y)
    {'a': 2, 'c': 6, 'b': 4}

    """
    result = dict(d1)
    for k,v in d2.iteritems():
        if k in result:
            result[k] = merge_fn(result[k], v)
        else:
            result[k] = v
    return result