京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中如何优雅的合并两个字典(dict)方法示例
字典是Python中最强大的数据类型之一,本文将给大家详细介绍关于Python合并两个字典(dict)的相关内容,分享出来供大家参考学习,话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。
一行代码合并两个dict
假设有两个dict x和y,合并成一个新的dict,不改变 x和y的值,例如
x = {'a': 1, 'b': 2}
y = {'b': 3, 'c': 4}
期望得到一个新的结果Z,如果key相同,则y覆盖x。期望的结果是
>>> z
{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
在PEP448中,有个新的语法可以实现,并且在python3.5中支持了该语法,合并代码如下
z = {**x, **y}
妥妥的一行代码。 由于现在很多人还在用python2,对于python2和python3.0-python3.4的人来说,有一个比较优雅的方法,但是需要两行代码。
z = x.copy()
z.update(y)
上面的方法,y都会覆盖x里的内容,所以最终结果b=3.
不使用python3.5如何一行完成了
如果您还没有使用Python 3.5,或者需要编写向后兼容的代码,并且您希望在单个表达式中运行,则最有效的方法是将其放在一个函数中:
def merge_two_dicts(x, y):
"""Given two dicts, merge them into a new dict as a shallow copy."""
z = x.copy()
z.update(y)
return z
然后一行代码完成调用:
z = merge_two_dicts(x, y)
你也可以定义一个函数,合并多个dict,例如
def merge_dicts(*dict_args):
"""
Given any number of dicts, shallow copy and merge into a new dict,
precedence goes to key value pairs in latter dicts.
"""
result = {}
for dictionary in dict_args:
result.update(dictionary)
return result
然后可以这样使用
z = merge_dicts(a, b, c, d, e, f, g)
所有这些里面,相同的key,都是后面的覆盖前面的。
一些不够优雅的示范
items
有些人会使用这种方法:
z = dict(x.items() + y.items())
这其实就是在内存中创建两个列表,再创建第三个列表,拷贝完成后,创建新的dict,删除掉前三个列表。这个方法耗费性能,而且对于python3,这个无法成功执行,因为items()返回是个对象。
>>> c = dict(a.items() + b.items())
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict_items' and
'dict_items'
你必须明确的把它强制转换成list,z = dict(list(x.items()) + list(y.items())) ,这太浪费性能了。 另外,想以来于items()返回的list做并集的方法对于python3来说也会失败,而且,并集的方法,导致了重复的key在取值时的不确定,所以,如果你对两个dict合并有优先级的要求,这个方法就彻底不合适了。
>>> x = {'a': []}
>>> y = {'b': []}
>>> dict(x.items() | y.items())
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
这里有一个例子,其中y应该具有优先权,但是由于任意的集合顺序,x的值被保留:
>>> x = {'a': 2}
>>> y = {'a': 1}
>>> dict(x.items() | y.items())
{'a': 2}
构造函数
也有人会这么用
z = dict(x, **y)
这样用很好,比前面的两步的方法高效多了,但是可阅读性差,不够pythonic,如果当key不是字符串的时候,python3中还是运行失败
>>> c = dict(a, **b)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: keyword arguments must be strings
Guido van Rossum 大神说了:宣告dict({}, {1:3})是非法的,因为毕竟是滥用机制。虽然这个方法比较hacker,但是太投机取巧了。
一些性能较差但是比较优雅的方法
下面这些方法,虽然性能差,但也比items方法好多了。并且支持优先级。
{k: v for d in dicts for k, v in d.items()}
python2.6中可以这样
dict((k, v) for d in dicts for k, v in d.items())
itertools.chain 将以正确的顺序将键值对上的迭代器链接:
import itertools
z = dict(itertools.chain(x.iteritems(), y.iteritems()))
性能测试
以下是在Ubuntu 14.04上完成的,在Python 2.7(系统Python)中:
>>> min(timeit.repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y)))
0.5726828575134277
>>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()} ))
1.163769006729126
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict(itertools.chain(x.iteritems(),y.iteritems()))))
1.1614501476287842
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for d in (x, y) for k, v in d.items())))
2.2345519065856934
在python3.5中
>>> min(timeit.repeat(lambda: {**x, **y}))
0.4094954460160807
>>> min(timeit.repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y)))
0.7881555100320838
>>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()} ))
1.4525277839857154
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict(itertools.chain(x.items(), y.items()))))
2.3143140770262107
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for d in (x, y) for k, v in d.items())))
3.2069112799945287
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16