Python编程:合并两个字典dict对象

简介: Python编程:合并两个字典dict对象
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File    : merge_dict.py
# @Date    : 2018-05-04
# 项目说明: 合并两个字典
# 要合并的字典
a = {"a1": 1, "a2": 2, "c": 3}
b = {"b1": 1, "b2": 2, "c": 4}
# 方式一:
c={}
c.update(a)
print(c)
# {'a1': 1, 'a2': 2, 'c': 3}
c.update(b)
print(c)
# {'a1': 1, 'a2': 2, 'c': 4, 'b1': 1, 'b2': 2}
# 方式二:py3
d = {**a, **b}
print(d)
# {'a1': 1, 'a2': 2, 'c': 4, 'b1': 1, 'b2': 2}
# 以上两种方式默认使用第二个字典的键值
# 方式三
from collections import ChainMap
e = ChainMap(a, b)
print(e)
# ChainMap({'a1': 1, 'a2': 2, 'c': 3}, {'b1': 1, 'b2': 2, 'c': 4})
print(e["c"])  # 3 默认使用第一个字典的键值
# 修改a字典中的值
a["a1"] = 5
print("c", c)
print("d", d)
print("e", e)  # e中的值被修改了
"""
c {'a1': 1, 'a2': 2, 'c': 4, 'b1': 1, 'b2': 2}
d {'a1': 1, 'a2': 2, 'c': 4, 'b1': 1, 'b2': 2}
e ChainMap({'a1': 5, 'a2': 2, 'c': 3}, {'b1': 1, 'b2': 2, 'c': 4})
"""
相关文章
|
2月前
|
存储 JavaScript Java
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(四):dict字典和set类型;切片类型、列表生成式;map和reduce迭代器;filter过滤函数、sorted排序函数;lambda函数
dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict
217 1
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
319 102
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法框架/工具
Python:现代编程的瑞士军刀
Python:现代编程的瑞士军刀
345 104
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 算法框架/工具
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
276 103
|
2月前
|
Python
Python编程:运算符详解
本文全面详解Python各类运算符,涵盖算术、比较、逻辑、赋值、位、身份、成员运算符及优先级规则,结合实例代码与运行结果,助你深入掌握Python运算符的使用方法与应用场景。
219 3
|
2月前
|
数据处理 Python
Python编程:类型转换与输入输出
本教程介绍Python中输入输出与类型转换的基础知识,涵盖input()和print()的使用,int()、float()等类型转换方法,并通过综合示例演示数据处理、错误处理及格式化输出,助你掌握核心编程技能。
483 3
|
2月前
|
并行计算 安全 计算机视觉
Python多进程编程:用multiprocessing突破GIL限制
Python中GIL限制多线程性能,尤其在CPU密集型任务中。`multiprocessing`模块通过创建独立进程,绕过GIL,实现真正的并行计算。它支持进程池、队列、管道、共享内存和同步机制,适用于科学计算、图像处理等场景。相比多线程,多进程更适合利用多核优势,虽有较高内存开销,但能显著提升性能。合理使用进程池与通信机制,可最大化效率。
301 3
|
2月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
312 0
|
3月前
|
安全 大数据 程序员
Python operator模块的methodcaller:一行代码搞定对象方法调用的黑科技
`operator.methodcaller`是Python中处理对象方法调用的高效工具,替代冗长Lambda,提升代码可读性与性能。适用于数据过滤、排序、转换等场景,支持参数传递与链式调用,是函数式编程的隐藏利器。
145 4
|
3月前
|
存储 JSON 数据管理
Python字典:高效数据管理的瑞士军刀
Python字典基于哈希表实现,提供接近O(1)的高效查找,支持增删改查、遍历、合并等丰富操作,广泛应用于计数、缓存、配置管理及JSON处理。其灵活性与性能使其成为数据处理的核心工具。
536 0

推荐镜像

更多