本文實例講述了Python合并兩個字典的常用方法與效率比較。分享給大家供大家參考。具體分析如下：
下面的代碼舉例了5種合并兩個字典的方法，并且做了個簡單的性能測試
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#!/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方法會對字典d1造成破壞性修改之外，另外的幾種方法都是把合并的結果作為新的字典返回。
下面是測試結果：
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f1 cost:2.382999897f2 cost:4.45399999619f3 cost:3.02100014687f4 cost:1.73000001907f5 cost:2.3710000515f6 cost:2.89700007439f7 cost:2.35600018501 |
可以看出f4最為高效，如果不需要保留原字典的話推薦使用f4方法。
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。
