Python中如何优雅的合并两个字典(dict)方法示例

yipeiwu_com5年前Python基础

前言

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,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。

相关文章

浅谈Python程序与C++程序的联合使用

作为Python程序员,应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之,Python的运行速度是很慢的,特别是大数据量的运算时,Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况,“专业”的解...

django中ORM模型常用的字段的使用方法

与数据类型相关的字段 CharField         作用:字符串字段, 用于较短的字符串.  &nb...

详细探究Python中的字典容器

dictionary 我们都曾经使用过语言词典来查找不认识的单词的定义。语言词典针对给定的单词(比如 python)提供一组标准的信息。这种系统将定义和其他信息与实际的单词关联(映射)起...

Python cookbook(数据结构与算法)从任意长度的可迭代对象中分解元素操作示例

Python cookbook(数据结构与算法)从任意长度的可迭代对象中分解元素操作示例

本文实例讲述了python从任意长度的可迭代对象中分解元素操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 从某个可迭代对象中分解出N个元素,但是可迭代对象的长度可能超过N,会出现“分解值过多”的...

解决PyCharm同目录下导入模块会报错的问题

在PyCharm2017中同目录下import其他模块,会出现No model named ...的报错,但实际可以运行 这是因为PyCharm不会将当前文件目录自动加入source_p...