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
很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 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” ...
2026-09-15