这实际上是相当棘手的-特别是如果你想要一个有用的错误消息时，事情是不一致的，同时正确地接受重复但一致的条目(这是这里没有其他答案做的..)。

假设你没有大量的条目，递归函数是最简单的:

from functools import reduce

def merge(a, b, path=None):
    "merges b into a"
    if path is None: path = []
    for key in b:
        if key in a:
            if isinstance(a[key], dict) and isinstance(b[key], dict):
                merge(a[key], b[key], path + [str(key)])
            elif a[key] == b[key]:
                pass # same leaf value
            else:
                raise Exception('Conflict at %s' % '.'.join(path + [str(key)]))
        else:
            a[key] = b[key]
    return a

# works
print(merge({1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}, {2:{"c":"C"},3:{"d":"D"}}))
# has conflict
merge({1:{"a":"A"},2:{"b":"B"}}, {1:{"a":"A"},2:{"b":"C"}})

注意，这会使a发生变化——b的内容被添加到a(也会返回a)。如果你想保留a，你可以叫它merge(dict(a) b)

Agf指出(下面)，你可能有两个以上的字典，在这种情况下，你可以使用:

reduce(merge, [dict1, dict2, dict3...])

所有内容都将被添加到dict1中。

注意:我编辑了我的初始答案以改变第一个参数;这使得“reduce”更容易解释

这里我有另一个稍微不同的解决方案:

def deepMerge(d1, d2, inconflict = lambda v1,v2 : v2) :
''' merge d2 into d1. using inconflict function to resolve the leaf conflicts '''
    for k in d2:
        if k in d1 : 
            if isinstance(d1[k], dict) and isinstance(d2[k], dict) :
                deepMerge(d1[k], d2[k], inconflict)
            elif d1[k] != d2[k] :
                d1[k] = inconflict(d1[k], d2[k])
        else :
            d1[k] = d2[k]
    return d1

默认情况下，它解决冲突，支持来自第二个字典的值，但您可以很容易地覆盖这一点，使用一些巫术，您甚至可以抛出异常。:)。

下面的函数将b合并为a。

def mergedicts(a, b):
    for key in b:
        if isinstance(a.get(key), dict) or isinstance(b.get(key), dict):
            mergedicts(a[key], b[key])
        else:
            a[key] = b[key]
    return a

我有两个字典(a和b)，每个字典可以包含任意数量的嵌套字典。我想递归地合并它们，b优先于a。

将嵌套字典视为树，我想要的是:

更新a，使b中每个叶结点的每条路径都表示在a中 如果在b的对应路径中找到了叶子，则覆盖a的子树 保持所有b个叶节点都是叶节点的不变式。

现有的答案对我来说有点复杂，有些细节被束之高阁。我将以下内容整合在一起，它们通过了我的数据集的单元测试。

  def merge_map(a, b):
    if not isinstance(a, dict) or not isinstance(b, dict):
      return b

    for key in b.keys():
      a[key] = merge_map(a[key], b[key]) if key in a else b[key]
    return a

示例(为清晰起见，已格式化):

 a = {
    1 : {'a': 'red', 
         'b': {'blue': 'fish', 'yellow': 'bear' },
         'c': { 'orange': 'dog'},
    },
    2 : {'d': 'green'},
    3: 'e'
  }

  b = {
    1 : {'b': 'white'},
    2 : {'d': 'black'},
    3: 'e'
  }


  >>> merge_map(a, b)
  {1: {'a': 'red', 
       'b': 'white',
       'c': {'orange': 'dog'},},
   2: {'d': 'black'},
   3: 'e'}

b中需要维护的路径为:

1 -> 'b' -> 'white' 2 -> 'd' -> 'black' 3 -> 'e'。

A拥有独特且不冲突的路径:

1 -> 'a' -> 'red' 1 -> 'c' -> 'orange' -> 'dog'

所以它们仍然在合并后的映射中表示。

由于dictviews支持集合操作，我能够极大地简化jterrace的答案。

def merge(dict1, dict2):
    for k in dict1.keys() - dict2.keys():
        yield (k, dict1[k])

    for k in dict2.keys() - dict1.keys():
        yield (k, dict2[k])

    for k in dict1.keys() & dict2.keys():
        yield (k, dict(merge(dict1[k], dict2[k])))

任何将dict与非dict(技术上讲，一个带有'keys'方法的对象和一个没有'keys'方法的对象)组合的尝试都会引发AttributeError。这包括对函数的初始调用和递归调用。这正是我想要的，所以我离开了。您可以很容易地捕获递归调用抛出的AttributeErrors，然后生成您想要的任何值。

def m(a,b):
    aa = {
        k : dict(a.get(k,{}), **v) for k,v in b.items()
        }
    aap = print(aa)
    return aap

d1 = {1:{"a":"A"}, 2:{"b":"B"}}

d2 = {2:{"c":"C"}, 3:{"d":"D"}}

dict1 = {1:{"a":{1}}, 2:{"b":{2}}}

dict2 = {2:{"c":{222}}, 3:{"d":{3}}}

m(d1,d2)

m(dict1,dict2)

"""
Output :

{2: {'b': 'B', 'c': 'C'}, 3: {'d': 'D'}}


{2: {'b': {2}, 'c': {222}}, 3: {'d': {3}}}

"""