python中两个字典的合并

博客介绍了Python中合并两个字典的方法,提及方法2比方法1速度快很多,还可使用IPython测试效率,并给出了相关参考文章的链接。

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dictMerged2 = dict( dict1, **dict2 ) #个人喜欢用这种

举例:

dict1 = { "name":"owen", "age": 18 }
dict2 = { "birthday": "1999-11-22", "height": 180 }

合并两个字典得到:

{ "name":"owen", "age": 18, "birthday": "1999-11-22", "height": 180 }

  

方法1:

dictMerged1 = dict( dict1.items() + dict2.items() )

方法2:

dictMerged2 = dict( dict1, **dict2 )

方法 2 等同于:

dictMerged2 = dict1.copy()
dictMerged2.update( dict2 )

 

或者

dictMerged2 = dict( dict1 )
dictMerged2.update( dict2 )

 


方法 2 比方法 1 速度快很多, 可以用 IPython 测试效率。

来自:https://blog.youkuaiyun.com/u010649766/article/details/78661714

转载于:https://www.cnblogs.com/fh-fendou/p/11039893.html

<think>嗯,用户现在问的是如何在Python合并两个字典。之前他们问过关于Python的dump使用,现在转向字典操作,可能是在处理数据持久化后需要进行数据结构的操作。需要先回顾一下合并字典的不同方法,特别是Python不同版本中的变化。 首先,Python 3.9之前和之后的方法可能不同。在早期版本中,常用的方法包括使用update()方法、解包操作符**,或者用字典推导式。而Python 3.9引入了|和|=操作符,使得合并更简洁。 用户的需求可能是想了解最有效或者最新的方法。需要确认他们使用的Python版本,但作为通用回答,应该涵盖所有主流方法,并指出各版本的适用情况。 还要考虑是否需要深拷贝,比如当字典中有嵌套结构时,浅拷贝可能不够,但用户的问题没有提到这点,可能暂时不需要深入,但可以稍微提一下。 另外,要举例说明每种方法,这样用户更容易理解。比如用两个简单的字典a和b,演示合并后的结果,尤其是键冲突时的处理,即后面的字典覆盖前面的。 还要注意方法的副作用,比如update()会修改原字典,而使用**或|操作符会创建新字典,不影响原数据。这可能对用户的使用场景有影响,比如是否需要保留原字典不变。 最后,总结不同方法的适用场景,帮助用户根据具体情况选择合适的方法。例如,如果需要简洁和可读性,Python 3.9+的|操作符很好;如果需要兼容旧版本,解包或update()更合适。</think>在 Python合并两个字典有多种方法,具体选择取决于 **是否需要保留原字典****Python 版本**。以下是 5 种主流方法及其特性对比: --- ### 一、基础合并方法(Python 3.5+) #### 📌 方法 1:解包操作符 `**`(创建新字典) ```python dict1 = {"a": 1, "b": 2} dict2 = {"b": 3, "c": 4} merged_dict = {**dict1, **dict2} print(merged_dict) # 输出: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} ``` - **特点**:不修改原字典,生成新字典 - **冲突处理**:后面的字典键值覆盖前面的(示例中 `dict2` 的 `"b":3` 覆盖了 `dict1` 的 `"b":2`) --- #### 📌 方法 2:`update()` 方法(原地修改) ```python dict1 = {"a": 1, "b": 2} dict2 = {"b": 3, "c": 4} dict1.update(dict2) print(dict1) # 输出: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} ``` - **特点**:直接修改第一个字典,无返回值 - **适用场景**:需要就地更新字典内容时 --- ### 二、Python 3.9+ 新特性 #### 📌 方法 3:`|` 合并操作符(创建新字典) ```python dict1 = {"a": 1, "b": 2} dict2 = {"b": 3, "c": 4} merged_dict = dict1 | dict2 print(merged_dict) # 输出: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} ``` - **优势**:语法直观,类似集合的并集操作 - **扩展用法**:`|=` 运算符可原地合并(相当于 `update()`) ```python dict1 |= dict2 # 等效于 dict1.update(dict2) ``` --- ### 三、进阶场景处理 #### 📌 方法 4:`collections.ChainMap`(虚拟合并) ```python from collections import ChainMap dict1 = {"a": 1, "b": 2} dict2 = {"b": 3, "c": 4} chain = ChainMap(dict1, dict2) print(chain["b"]) # 输出 2(优先取第一个字典的值) print(dict(chain)) # 转为真实字典:{'a':1, 'c':4, 'b':2} ``` - **特点**:不实际合并数据,按顺序查找键 - **适用场景**:需要动态维护多个字典优先级时 --- #### 📌 方法 5:递归合并嵌套字典 ```python def deep_merge(dict1, dict2): merged = dict1.copy() for key, value in dict2.items(): if key in merged and isinstance(merged[key], dict) and isinstance(value, dict): merged[key] = deep_merge(merged[key], value) else: merged[key] = value return merged dict1 = {"a": 1, "nested": {"x": 10}} dict2 = {"nested": {"y": 20}, "c": 3} merged = deep_merge(dict1, dict2) # 输出: {'a': 1, 'nested': {'x': 10, 'y': 20}, 'c': 3} ``` --- ### 四、方法对比总结表 | 方法 | 是否修改原字典 | Python 版本要求 | 时间复杂度 | 适用场景 | |---------------------|----------------|-----------------|------------|----------------------------| | `{**d1, **d2}` | ❌ 创建新字典 | 3.5+ | $O(n+m)$ | 需要保留原字典的简单合并 | | `d1.update(d2)` | ✅ 修改 d1 | 所有版本 | $O(m)$ | 需要原地更新字典内容 | | `d1 | d2` | ❌ 创建新字典 | 3.9+ | $O(n+m)$ | 代码简洁性优先 | | `ChainMap` | ❌ 虚拟合并 | 3.3+ | $O(1)$ | 需要动态维护多字典层级 | | 递归合并 | ❌ 创建新字典 | 所有版本 | $O(k)$ | 嵌套字典的深度合并(k为嵌套层数)| --- ### 五、注意事项 1. **键冲突规则**:所有方法都是后出现的键值覆盖先出现的 2. **性能选择**: - 小字典:任意方法均可 - 超大字典10万+键值对):优先用 `update()` 或 `|` 运算符 3. **特殊数据类型**: - 若字典值为列表/集合等,需要自定义合并逻辑(如列表合并改为追加): ```python merged = { key: dict1.get(key, []) + dict2.get(key, []) for key in set(dict1) | set(dict2) } ``` 根据具体需求选择最合适的合并策略,可显著提升代码效率和可读性。
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