字典是Python语言中唯一的映射类型,在我们日常工作中经常会遇到,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python中如何优雅的合并两个字典(dict)的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
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
以上是Python中如何优雅的合并两个字典(dict)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

ZendStudio 13.5.1 Mac
功能强大的PHP集成开发环境

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)