合并字典的核心是根据需求选择方法：update()原地修改，和|创建新字典且后者需Python 3.9+，ChainMap提供视图式合并；键冲突时默认后值覆盖前值，可通过调整合并顺序或自定义逻辑处理；多字典合并推荐或|链式操作，性能上update()和ChainMap更优，但小规模数据差异不明显。
在Python里合并两个字典，说白了就是把一个字典里的键值对“搬”到另一个字典里，或者把它们俩揉在一起生成一个全新的字典。核心思路不复杂，无非就是看你是想原地修改，还是想生成个新的，以及面对重复的键时，你希望谁说了算。
解决方案
合并Python字典有几种常见且各有侧重的方法，我们来逐一看看。
最直接，也可能是最常用的方式，是利用字典的
update()
方法。这个方法会把一个字典的内容“倒”进另一个字典里。如果遇到相同的键，后面的字典会覆盖前面字典的值。
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}dict2 = {'b': 3, 'c': 4}# 方法一：使用 update()，dict1 会被修改dict1.update(dict2)print(f"使用 update() 合并后: {dict1}")# 输出: 使用 update() 合并后: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}# 注意，这里 dict1 已经变了。
如果你不想修改任何原有字典，而是想生成一个新的合并后的字典，Python 3.5 引入的字典解包运算符
**
就能派上用场了。它能把字典里的键值对“展开”成关键字参数，然后在一个新的字典字面量里收集起来。
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dict1 = {'a': 1, 'b': 2}dict2 = {'b': 3, 'c': 4}# 方法二：使用字典解包运算符 (**)merged_dict_unpack = {**dict1, **dict2}print(f"使用 ** 合并后: {merged_dict_unpack}")# 输出: 使用 ** 合并后: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}# 这里的 dict1 和 dict2 都保持不变。
从 Python 3.9 开始，字典合并的操作变得更加简洁和直观，引入了新的合并运算符
|
（管道运算符）。它与集合的并集操作符很像，语义上也很接近。
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}dict2 = {'b': 3, 'c': 4}# 方法三：使用字典合并运算符 (|) (Python 3.9+)merged_dict_pipe = dict1 | dict2print(f"使用 | 合并后: {merged_dict_pipe}")# 输出: 使用 | 合并后: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}# 同样，dict1 和 dict2 不受影响。
这三种是日常开发中最常用的方式。选择哪种，主要看你的需求：原地修改还是生成新字典，以及你当前使用的 Python 版本。
Python中合并字典时，键冲突了怎么办？
这是个特别实际的问题。当两个字典有相同的键时，比如
dict1
里有
'b': 2
，
dict2
里也有
'b': 3
，合并的时候到底哪个
'b'
的值会被保留呢？
从前面给出的例子你可能已经看出来了，无论是
update()
、
**
还是
|
运算符，它们的默认行为都是“后来者居上”。也就是说，如果键在多个字典中都存在，那么最后被处理的那个字典的值会覆盖掉前面字典的值。
dict_a = {'id': 1, 'name': 'Alice', 'status': 'active'}dict_b = {'name': 'Alicia', 'email': 'alicia@example.com', 'status': 'inactive'}# 默认行为：dict_b 的值覆盖 dict_a 的值merged_default = dict_a | dict_bprint(f"默认合并，键冲突时后一个覆盖前一个: {merged_default}")# 输出: {'id': 1, 'name': 'Alicia', 'status': 'inactive', 'email': 'alicia@example.com'}# 'name' 和 'status' 的值都被 dict_b 覆盖了。
但很多时候，我们可能不希望是简单的覆盖。比如说，我们想保留第一个字典的值，或者我们想把冲突键的值合并成一个列表，甚至是进行某种计算。这就需要我们手动干预了。
一种常见的策略是，遍历其中一个字典，然后根据条件将键值对添加到结果字典中。
1. 保留第一个字典的值（即前一个字典的值优先）
这其实就是反过来合并。先把第二个字典合并到新字典，再把第一个字典合并进去。因为“后来者居上”，这样第一个字典的值就会保留下来。
dict_a = {'id': 1, 'name': 'Alice', 'status': 'active'}dict_b = {'name': 'Alicia', 'email': 'alicia@example.com', 'status': 'inactive'}# 策略一：保留 dict_a 的值（让 dict_a 在合并时“后到”）merged_keep_first = dict_b | dict_aprint(f"保留 dict_a 值: {merged_keep_first}")# 输出: {'name': 'Alice', 'email': 'alicia@example.com', 'status': 'active', 'id': 1}# 'name' 和 'status' 的值现在是 dict_a 的了。
2. 合并冲突键的值（例如，合并成列表）
如果遇到冲突，我们可能希望把所有相关的值都收集起来，比如放到一个列表中。这时候，字典推导式（Dictionary Comprehension）或者循环就很有用了。
dict_x = {'items': [1, 2], 'user': 'bob'}dict_y = {'items': [3, 4], 'user': 'alice', 'role': 'admin'}merged_combined_list = {}for k, v in dict_x.items(): merged_combined_list[k] = vfor k, v in dict_y.items(): if k in merged_combined_list and isinstance(merged_combined_list[k], list) and isinstance(v, list): merged_combined_list[k].extend(v) else: merged_combined_list[k] = vprint(f"合并冲突键的值为列表: {merged_combined_list}")# 输出: {'items': [1, 2, 3, 4], 'user': 'alice', 'role': 'admin'}# 这里的 'user' 依然是覆盖，因为我们只对列表类型做了特殊处理。
这个例子有点硬核，它展示了当你需要自定义合并逻辑时，循环和条件判断是多么灵活。当然，你可以根据实际需求调整
if
语句中的条件和
else
分支的处理方式。
Python合并多个字典有哪些高效的方法？
当需要合并的字典不止两个，而是三、四个，甚至更多的时候，我们自然会寻求更简洁、更高效的写法。
1. 使用 `` 运算符合并多个字典**
这是非常常见的做法，只需要把所有要合并的字典都解包到一个新的字典字面量里。
d1 = {'a': 1, 'b': 2}d2 = {'b': 3, 'c': 4}d3 = {'d': 5, 'a': 6}merged_multiple_unpack = {**d1, **d2, **d3}print(f"使用 ** 合并多个字典: {merged_multiple_unpack}")# 输出: {'a': 6, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}# 注意，键 'a' 和 'b' 的值都遵循“后来者居上”的原则。
这种方式直观且易于理解，适用于数量不多的字典合并。
2. 使用
|
运算符合并多个字典 (Python 3.9+)
对于 Python 3.9 及更高版本，
|
运算符同样可以链式使用，合并多个字典，语法上更加流畅。
d1 = {'a': 1, 'b': 2}d2 = {'b': 3, 'c': 4}d3 = {'d': 5, 'a': 6}merged_multiple_pipe = d1 | d2 | d3print(f"使用 | 合并多个字典 (Python 3.9+): {merged_multiple_pipe}")# 输出: {'a': 6, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}
这两种方法在语义和结果上是等价的，都创建了一个新字典，并且键冲突时遵循后一个覆盖前一个的原则。
3. 使用
collections.ChainMap
collections.ChainMap
提供了一种非常独特的“合并”方式。它不是真正地创建一个新的合并字典，而是一个逻辑视图，将多个字典“链”起来。当你访问
ChainMap
中的键时，它会从第一个字典开始查找，如果找不到就去第二个，以此类推。这对于需要按优先级查找配置项的场景非常有用，而且它不会产生额外的内存开销来复制所有键值对。
from collections import ChainMapd1 = {'user': 'admin', 'theme': 'dark'}d2 = {'theme': 'light', 'lang': 'en'}d3 = {'log_level': 'INFO'}config = ChainMap(d1, d2, d3)print(f"ChainMap 视图: {config}")print(f"config['user']: {config['user']}")print(f"config['theme']: {config['theme']}") # d1 中的 'theme' 优先print(f"config['lang']: {config['lang']}")print(f"config['log_level']: {config['log_level']}")# 输出:# ChainMap 视图: ChainMap({'user': 'admin', 'theme': 'dark'}, {'theme': 'light', 'lang': 'en'}, {'log_level': 'INFO'})# config['user']: admin# config['theme']: dark# config['lang']: en# config['log_level']: INFO
ChainMap
的一个关键点是，它返回的是一个视图，对
ChainMap
的修改（比如
config['new_key'] = 'value'
）只会影响到链中的第一个字典（
d1
），而不会影响到所有字典。如果你需要一个真正的、物理合并后的字典，可以
dict(ChainMap(d1, d2, d3))
来转换。
4. 使用
reduce
和
update
或
|
(函数式编程风格)
如果你有很多字典需要合并，并且想用更函数式的风格，可以使用
functools.reduce
。
from functools import reducedicts_list = [{'a': 1, 'b': 2}, {'b': 3, 'c': 4}, {'d': 5, 'a': 6}]# 使用 reduce 和 | 运算符 (Python 3.9+)merged_reduce_pipe = reduce(lambda acc, d: acc | d, dicts_list)print(f"使用 reduce 和 | 合并: {merged_reduce_pipe}")# 输出: {'a': 6, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}# 如果没有 Python 3.9 的 | 运算符，可以用 **# merged_reduce_unpack = reduce(lambda acc, d: {**acc, **d}, dicts_list)# print(f"使用 reduce 和 ** 合并: {merged_reduce_unpack}")
reduce
方式虽然功能强大，但对于初学者来说可能不如
**
或
|
直观，且在某些场景下，直接的
**
或
|
链式操作可读性更高。
选择哪种方法，取决于你的Python版本、性能要求（尤其是对于
ChainMap
）以及代码的可读性偏好。
Python合并字典时，性能差异大吗？
谈到性能，这确实是一个值得思考的问题，尤其是在处理大量数据或需要频繁合并字典的场景下。不同的合并方法，其底层实现和对内存的操作方式不同，自然会带来性能上的差异。
1.
dict.update()
方法
update()
方法是原地修改的。它将一个字典的内容添加到另一个现有字典中。这意味着它不需要创建新的字典对象来存储合并结果（除非你是用一个空字典作为起点）。因此，从内存分配和对象创建的角度来看，
update()
通常会比较高效，尤其是在你希望修改一个现有字典时。
# 示例：原地修改d1 = {'a': 1, 'b': 2}d2 = {'c': 3, 'd': 4}d1.update(d2) # d1 被修改
如果你有一个目标字典，并且只是想把其他字典的内容“倒”进去，
update()
是一个非常好的选择。
2. `
字典解包运算符 和
|` 合并运算符 (Python 3.9+)**
这两种方法都会创建一个全新的字典来存放合并后的结果。这意味着它们需要分配新的内存空间，并将所有键值对从源字典复制到新字典中。
# 示例：创建新字典d1 = {'a': 1, 'b': 2}d2 = {'c': 3, 'd': 4}merged_dict = {**d1, **d2} # 创建新字典# 或者merged_dict = d1 | d2 # 创建新字典
在字典规模较小或合并操作不频繁时，这种开销几乎可以忽略不计。但如果字典非常大（比如包含成千上万个键值对），或者你需要在一个紧密的循环中进行数百万次合并，那么反复创建和复制字典的开销就会变得显著。内存分配和数据复制操作都会消耗CPU时间。
3.
collections.ChainMap
ChainMap
的性能特性非常独特。它根本不进行实际的合并或复制操作。它只是存储了对原始字典的引用，并在查找键时按照顺序遍历这些字典。
from collections import ChainMapd1 = {'a': 1}d2 = {'b': 2}chain = ChainMap(d1, d2) # 没有复制任何数据print(chain['a']) # 查找 d1print(chain['b']) # 查找 d2
这意味着
ChainMap
在创建时几乎没有开销，因为它不需要复制数据。它的开销主要体现在查找操作上：如果一个键在链中的第一个字典里找不到，它就得去第二个、第三个…直到找到或者遍历完所有字典。因此，对于查找频繁且键可能位于链末端的场景，
ChainMap
的查找性能可能会比一个真正合并后的字典稍差。但如果你的用例是配置管理，并且大部分查找都能在优先级高的字典中命中，那么
ChainMap
在内存和创建时间上会非常有优势。
总结一下：
update()
: 适用于需要原地修改现有字典的场景，内存和时间效率通常较高。`
和
|`**: 适用于需要生成新合并字典的场景。对于小到中等规模的字典，性能差异不大，代码可读性好。对于大规模字典或高频操作，会产生额外的复制开销。
ChainMap
: 不进行实际合并，创建开销极低，适用于需要视图合并、按优先级查找的场景。查找性能取决于键在链中的位置。
在大多数日常编程中，我们通常不需要过度担心这些性能差异，因为Python的字典操作本身已经非常高效。只有当你遇到性能瓶颈，并且通过分析确定字典合并是主要瓶因时，才需要深入考虑这些细节并进行性能测试（例如使用
timeit
模块）。对于绝大多数情况，选择最能表达你意图且代码最清晰的方法即可。
以上就是python怎么合并两个字典_python多字典合并技巧与方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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