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

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

2 词典

def union2(dict1, dict2):
    return dict(list(dict1.items()) + list(dict2.items()))

n 字典

def union(*dicts):
    return dict(itertools.chain.from_iterable(dct.items() for dct in dicts))

查看 https://mathieularose.com/how-not-to-flatten-a-list-of-lists-in-python/

我将所提出的与 perfplot 比较,并发现

x | y   # Python 3.9+

是最快的解决方案,与旧的好解决方案

{**x, **y}

和

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

此分類上一篇

重复字符的代码:

from collections import ChainMap
from itertools import chain
import perfplot


def setup(n):
    x = dict(zip(range(n), range(n)))
    y = dict(zip(range(n, 2 * n), range(n, 2 * n)))
    return x, y


def copy_update(x, y):
    temp = x.copy()
    temp.update(y)
    return temp


def add_items(x, y):
    return dict(list(x.items()) + list(y.items()))


def curly_star(x, y):
    return {**x, **y}


def chain_map(x, y):
    return dict(ChainMap({}, y, x))


def itertools_chain(x, y):
    return dict(chain(x.items(), y.items()))


def python39_concat(x, y):
    return x | y


b = perfplot.bench(
    setup=setup,
    kernels=[
        copy_update,
        add_items,
        curly_star,
        chain_map,
        itertools_chain,
        python39_concat,
    ],
    labels=[
        "copy_update",
        "dict(list(x.items()) + list(y.items()))",
        "{**x, **y}",
        "chain_map",
        "itertools.chain",
        "x | y",
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(18)],
    xlabel="len(x), len(y)",
    equality_check=None,
)
b.save("out.png")
b.show()

最好的版本我可以想象,而不使用复制将是:

from itertools import chain
x = {'a':1, 'b': 2}
y = {'b':10, 'c': 11}
dict(chain(x.iteritems(), y.iteritems()))

它比 dict(x.items() + y.items()) 更快,但不像 n = copy(a); n.update(b),至少在 CPython 上。

我个人最喜欢这个版本,因为它在一个单一的功能合成中描述了我想要的东西相当好,唯一的小问题是,它并不完全显而易见,Y的值超过X的值,但我不认为很难找到它。

如果你不想转动X,

x.update(y) or x

(x.update(y), x)[-1]

如果你还没有X在变量,你可以使用Lambda做一个地方,而不使用任务声明,这意味着使用Lambda作为一个Let表达,这是一个常见的技术在功能语言,但可能是无神论的。

(lambda x: x.update(y) or x)({'a': 1, 'b': 2})

(x := {'a': 1, 'b': 2}).update(y) or x

(lambda x={'a': 1, 'b': 2}: x.update(y) or x)()

如果你想要一个副本,PEP 584 风格 x <unk> y 是最 Pythonic 的 3.9+. 如果你需要支持更古老的版本,PEP 448 风格 {**x, **y} 是最容易的 3.5+. 但如果它不在你的(甚至更古老的) Python 版本,让表达模式也在这里工作。

(lambda z=x.copy(): z.update(y) or z)()

(当然,这可能相当于(z := x.copy())。更新(y)或z,但如果您的Python版本足够新,那么PEP 448风格将可用。