我有两本字典，但为了简化起见，我就选这两本:
>>> x = dict(a=1, b=2)
>>> y = dict(a=2, b=2)
现在，我想比较x中的每个键值对在y中是否有相同的对应值，所以我这样写:
>>> for x_values, y_values in zip(x.iteritems(), y.iteritems()):
if x_values == y_values:
print 'Ok', x_values, y_values
else:
print 'Not', x_values, y_values
它的工作原理是返回一个元组，然后比较是否相等。
我的问题:
这对吗?还有更好的办法吗?最好不是在速度上，我说的是代码优雅。
更新:我忘了提到，我必须检查有多少键，值对是相等的。
当前回答
Code
def equal(a, b):
type_a = type(a)
type_b = type(b)
if type_a != type_b:
return False
if isinstance(a, dict):
if len(a) != len(b):
return False
for key in a:
if key not in b:
return False
if not equal(a[key], b[key]):
return False
return True
elif isinstance(a, list):
if len(a) != len(b):
return False
while len(a):
x = a.pop()
index = indexof(x, b)
if index == -1:
return False
del b[index]
return True
else:
return a == b
def indexof(x, a):
for i in range(len(a)):
if equal(x, a[i]):
return i
return -1
Test
>>> a = {
'number': 1,
'list': ['one', 'two']
}
>>> b = {
'list': ['two', 'one'],
'number': 1
}
>>> equal(a, b)
True
其他回答
迟回复总比不回复好!
比较Not_Equal比比较Equal更有效。因此，如果一个字典中的任何键值在另一个字典中找不到，那么两个字典就不相等。下面的代码考虑到您可能会比较默认的dict，因此使用get而不是getitem[]。
在get调用中使用一种随机值作为默认值，等于要检索的键-以防dicts在一个dict中有None作为值，而该键在另一个dict中不存在。此外，为了提高效率，get !=条件是在not in条件之前检查的，因为您同时对两边的键和值进行检查。
def Dicts_Not_Equal(first,second):
""" return True if both do not have same length or if any keys and values are not the same """
if len(first) == len(second):
for k in first:
if first.get(k) != second.get(k,k) or k not in second: return (True)
for k in second:
if first.get(k,k) != second.get(k) or k not in first: return (True)
return (False)
return (True)
@mouad的答案很好，如果你假设两个字典都只包含简单的值。然而，如果你有包含字典的字典，你会得到一个异常，因为字典是不可哈希的。
在我的脑海中，这样做可能有用:
def compare_dictionaries(dict1, dict2):
if dict1 is None or dict2 is None:
print('Nones')
return False
if (not isinstance(dict1, dict)) or (not isinstance(dict2, dict)):
print('Not dict')
return False
shared_keys = set(dict1.keys()) & set(dict2.keys())
if not ( len(shared_keys) == len(dict1.keys()) and len(shared_keys) == len(dict2.keys())):
print('Not all keys are shared')
return False
dicts_are_equal = True
for key in dict1.keys():
if isinstance(dict1[key], dict) or isinstance(dict2[key], dict):
dicts_are_equal = dicts_are_equal and compare_dictionaries(dict1[key], dict2[key])
else:
dicts_are_equal = dicts_are_equal and all(atleast_1d(dict1[key] == dict2[key]))
return dicts_are_equal
>>> hash_1
{'a': 'foo', 'b': 'bar'}
>>> hash_2
{'a': 'foo', 'b': 'bar'}
>>> set_1 = set (hash_1.iteritems())
>>> set_1
set([('a', 'foo'), ('b', 'bar')])
>>> set_2 = set (hash_2.iteritems())
>>> set_2
set([('a', 'foo'), ('b', 'bar')])
>>> len (set_1.difference(set_2))
0
>>> if (len(set_1.difference(set_2)) | len(set_2.difference(set_1))) == False:
... print "The two hashes match."
...
The two hashes match.
>>> hash_2['c'] = 'baz'
>>> hash_2
{'a': 'foo', 'c': 'baz', 'b': 'bar'}
>>> if (len(set_1.difference(set_2)) | len(set_2.difference(set_1))) == False:
... print "The two hashes match."
...
>>>
>>> hash_2.pop('c')
'baz'
这是另一个选择:
>>> id(hash_1)
140640738806240
>>> id(hash_2)
140640738994848
所以你可以看到这两个id是不同的。但是丰富的比较操作符似乎可以做到这一点:
>>> hash_1 == hash_2
True
>>>
>>> hash_2
{'a': 'foo', 'b': 'bar'}
>>> set_2 = set (hash_2.iteritems())
>>> if (len(set_1.difference(set_2)) | len(set_2.difference(set_1))) == False:
... print "The two hashes match."
...
The two hashes match.
>>>
Code
def equal(a, b):
type_a = type(a)
type_b = type(b)
if type_a != type_b:
return False
if isinstance(a, dict):
if len(a) != len(b):
return False
for key in a:
if key not in b:
return False
if not equal(a[key], b[key]):
return False
return True
elif isinstance(a, list):
if len(a) != len(b):
return False
while len(a):
x = a.pop()
index = indexof(x, b)
if index == -1:
return False
del b[index]
return True
else:
return a == b
def indexof(x, a):
for i in range(len(a)):
if equal(x, a[i]):
return i
return -1
Test
>>> a = {
'number': 1,
'list': ['one', 'two']
}
>>> b = {
'list': ['two', 'one'],
'number': 1
}
>>> equal(a, b)
True
对两个字典进行深度比较的最简单的方法(也是最健壮的方法之一)是将它们序列化为JSON格式，对键进行排序，并比较字符串结果:
import json
if json.dumps(x, sort_keys=True) == json.dumps(y, sort_keys=True):
... Do something ...
