这样合并Python字典，可以让程序的运行效率提高4倍

这样合并Python字典，可以让程序的运行效率提高4倍_李宁的极客世界bgJBm&nku$q$-CSDN博客

摘要：在Python中，合并字典有多种方式，通过内建函数、运算符、自定义函数等，都可以完成合并字典的功能，但这些方式，哪些效率低，哪些效率高呢？本文将对这些合并字典的方式进行逐个深度详解，最后会比较这些方式，看看到底谁是效率之王！

现在提出一个问题：如何用一行代码合并两个Python字典，并返回合并结果。可能很多同学最先想到的是下面的代码：

这段代码没有任何问题，通过update方法可以将x和y合并，但问题是update方法修改了x的值，将合并的结果赋给了x，而不是新生成一个变量。这样并没有通过一行代码合并两个字典，而且还修改了变量x的值。

当然，我们可以做一些改变，例如，先定义一个空的字典z，然后分别将x和y与z合并，代码如下：

这段代码完美地将x和y合并，而且并未改变x和y的值，不过代码量比较多，仍然未使用一行代码合并两个字典。

下面就看看那些用一行代码解决合并字典的方法们：

1.  Python 3.9的解决方案

如果读者使用Python 3.9，那简直太幸运了，因为Python 3.9可以直接通过“|”运算符合并两个字典，简直干净利索，代码如下：

不过遗憾的是，“|”运算符只能合并字典，不能合并列表。

2. Python 3.5及以上版本的解决方案

如果读者使用的不是Python 3.9，但却是Python3.5或以上版本，如Python3.7、Python3.8等，可以采用双星（**）运算符合并两个字典，代码如下：

这里的“**”表示将字典拆成key-value对形式传入，那么{**x, **y}就表示先将x和y拆成独立的key-value对，然后再将这些key-value对覆盖新字典。

除了“**”外，还有可以处理列表的“*”，例如，下面的代码可以合并两个列表。合并原理与“**”类似。

3. Python 3.4或一下版本的解决方案

如果读者使用的是Python3.4或更低的Python版本，如Python2.7，那么如果想用一行代码解决问题，就要自己编写函数了。基本的解决思路是先将x整个复制一份，变成z，然后再使用update函数合并z与y。实现代码如下：

现在就可以使用下面的一行代码合并x和y了，而且x和y都没有改变。

print(merge_two_dicts(x,y))

如果还想合并不定数量的字典，如3个字典、5个字典，可以使用下面的函数：

4. 深度合并

前面给出的案例只能浅层合并，如果想深度合并，可以使用递归的方式。例如，要合并下面两个字典：

这两个字典的每一个key，也是一个字典，现在需要合并每一个key表示的字典，合并的结果希望是如下形式：

{'b': {2: {}, 10: {}}, 'a': {1: {}}, 'c': {11: {}}}

要完成这个功能，需要使用deepcopy函数，代码如下：

现在可以使用下面的代码合并xx和yy：

如果要合并的两个字典的key对应的value，有一个不是字典，那么无法合并，在这种情况下，value就为None，例如，要合并下面两个字典：

由于yy的b是20，而xx的b是一个字典，所以b无法合并，因此执行这段代码，会输出如下结果：

{'b': None, 'a': {1: {}}, 'c': {11: {}}}

5. 其他合并字典的方式

除了前面介绍的几种合并字典的方式，还可以用下面的2种合并方式：

（1）for in 表达式

  在Python中有一种语法，可以利用for in表达式生成列表或字典，因此，可以利用这个功能，将要合并的两个字典中的key和value单独提取出来，然后逐个写入新的字典，实现代码如下：

要理解for in表达式是如何工作的，可以先提取下面的代码：

这段代码其实是将x和y作为元组的元素，输出的结果如下：

然后for k, v in d.items()就是对这个元组进行迭代，而k和v就是提取元组中每一个元素的key和value，然后再将k和v作为新字典的key和value插入。

（2）使用chain对象

通过chain对象，可以将多个字典转换为像链表一样的结果（这个链表是可迭代的），然后再使用dict对象将其转换为字典，实现代码如下：

6. 性能大比拼

到现在为止，已经讲了很多种合并字典的方式，那么这些方式哪些效率高，哪些效率低呢？下面就来做一个实验。

其中repeat函数可以用来方便地测试一小段代码的执行时间，在默认情况下，repeat函数会将由lambda参数指定的表达式执行时间放大100万倍，也就是执行100万次这个表达式，然后统计时间总和，并且这一过程进行5遍，也就是说，repeat函数会执行lambda参数指定的表达式500万次，最后得到5组时间值（单位是秒），然后用min函数挑出最小的值。

执行这段代码，会输出如图1所示的结果：

很明显，x | y的效率最高，两个字典合并100万次，只需要不到0.5秒，而最后一种方式最慢，需要2秒，所以最快的合并字典的方式比最慢的方式整整快了4倍。