本文实例讲述了Python合并两个字典的常用方法与效率比较。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

下面的代码举例了5种合并两个字典的方法，并且做了个简单的性能测试

#!/usr/bin/python

import time

def f1(d1,d2):

return dict(d1,**d2)

def f2(d1,d2):

return dict(d1.items() + d2.items())

def f3(d1,d2):

d = d1.copy()

d.update(d2)

return d

def f4(d1,d2):

d1.update(d2)

return d1

def f5(d1,d2):

d = dict(d1)

d.update(d2)

return d

def f6(d1,d2):

return (lambda a,b: (lambda a_copy: a_copy.update(b) or a_copy)(a.copy()))(d1,d2)

def f7(d1,d2):

d = {}

d.update(d1)

d.update(d2)

return d

def t(f,n):

st = time.time()

for i in range(1000000):

dic1 = {'a':'AA','b':'BB','c':'CC'}

dic2 = {'A':'aa','B':'bb','C':'cc'}

f(dic1,dic2)

et = time.time()

print '%s cost:%s'%(n,et-st)

t(f1,'f1')

t(f2,'f2')

t(f3,'f3')

t(f4,'f4')

t(f5,'f5')

t(f6,'f6')

t(f7,'f7')

除了f4方法会对字典d1造成破坏性修改之外，另外的几种方法都是把合并的结果作为新的字典返回。

下面是测试结果：

f1 cost:2.382999897

f2 cost:4.45399999619

f3 cost:3.02100014687

f4 cost:1.73000001907

f5 cost:2.3710000515

f6 cost:2.89700007439

f7 cost:2.35600018501

可以看出f4最为高效，如果不需要保留原字典的话推荐使用f4方法。

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

总结

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