Python合并两个字典的常用方法与效率比较

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。

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