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/' target='_blank'>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。