举例讲解Python中字典的合并值相加与异或对比

前言 字典是Python中最强大的数据类型之一,本文将给大家详细介绍关于Python合并两个字典(dict)的相关内容,分享出来供大家参考学习,话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 一行代码合并两个dict 假设有两个dict x和y,合并成一个新的dict,不改变 x和y的值,例如 x = {'a': 1, 'b': 2} y = {'b': 3, 'c': 4} 期望得到一个新的结果Z,如果key相同,则y覆盖x.期望的结果是 >>> z {'a': 1, 'b': 3, 'c':

本文实例讲述了Python中实现两个字典(dict)合并的方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 现有两个字典dict如下: dict1={1:[1,11,111],2:[2,22,222]} dict2={3:[3,33,333],4:[4,44,444]} 合并两个字典得到类似: {1:[1,11,111],2:[2,22,222],3:[3,33,333],4:[4,44,444]} 方法1: dictMerged1=dict(dict1.items()+dict2.items())

本文实例讲述了Python实现合并字典的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: # 将两个字典合并 #!/usr/bin/python def adddict(dict1,dict2): xin = {} for key in dict1.keys(): xin[key] = dict1[key] for key in dict2.keys(): xin[key] = dict2[key] return xin s1 = {1:222,'c':'d','e':'f'} s2 = {2:3

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) retu

假设在python中有一字典如下: x={'a':'1,2,3', 'b':'2,3,4'} 需要合并为: x={'c':'1,2,3,4'} 需要做到三件事: 1. 将字符串转化为数值列表 2. 合并两个列表并添加新的键值 3. 去除重复元素 第1步通过常用的函数eval()就可以做到了,第2步需要添加一个键值并添加元素,第3步利用set集合的性质可以达到去重的效果,不过最后需要再将set集合转化为list列表.代码如下: x={'a':'1,2,3','b':'2,3,4'} x['c']=

字典合并值相加 在统计汇总游戏数据的时候,有些数据是是每天用字典存的,当我要对多天汇总的时候,就需要合并字典了. 如果key相同的话它们的值就相加. 不能用update方法,因为用update方法则相同的key的值会覆盖,而不是相加. 千言不如一码. def union_dict(*objs): _keys = set(sum([obj.keys() for obj in objs],[])) _total = {} for _key in _keys: _total[_key] = sum([

迭代器:初探 上一章曾经提到过,其实for循环是可用于任何可迭代的对象上的.实际上,对Python中所有会从左至右扫描对象的迭代工具而言都是如此,这些迭代工具包括了for循环.列表解析.in成员关系测试以及map内置函数等. "可迭代对象"的概念在Python中是相当新颖的,基本这就是序列观念的通用化:如果对象时实际保存的序列,或者可以再迭代工具环境中一次产生一个结果的对象,那就看做是可迭代的. >>文件迭代器 作为内置数据类型的文件也是可迭代的,它有一个名为__next_

由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数. >>> def now(): ... print '2013-12-25' ... >>> f = now >>> f() 2013-12-25 函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字: >>> now.__name__ 'now' >>> f.__name__ 'now' 现在,假设我们要增强now()函数的功能,比

一.死锁 简单来说,死锁是一个资源被多次调用,而多次调用方都未能释放该资源就会造成死锁,这里结合例子说明下两种常见的死锁情况. 1.迭代死锁 该情况是一个线程"迭代"请求同一个资源,直接就会造成死锁: import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = se

循环和列表 不管怎样,程序会做一些重复的事情,下面我们就用for循环打印一个列表变量.做这个练习的时候你必须自己弄懂它们的含义和作用. 在使用for循环之前,我们需要一个东西保存循环的值,最好的方法是使用一个列表,列表就是按照顺序保存数据的容器,不是很复杂,就是一种新的语法而已,结构像下面这样: hairs = ['brown', 'blond', 'red'] eyes = ['brown', 'blue', 'green'] weights = [1, 2, 3, 4] list以 [ 号开

Null模式 我想每个人都有一种经历,为了获取某属性,但是有时候属性是None,那么需要你做异常处理, 而假如你想节省这样的条件过滤的代码,可以使用Null模式以减少对象是否为None的判断 python的例子 我举个不是很通用的例子,只是为了让大家理解这个模式:我有很多类, 但是不是每个类都有类方法test,所以我调用类方法就要做个异常处理,类似这样 class A(object): pass class B(object): b = 1 @classmethod def test(cls):

(ob1 is ob2) 等价于 (id(ob1) == id(ob2)) 首先id函数可以获得对象的内存地址,如果两个对象的内存地址是一样的,那么这两个对象肯定是一个对象.和is是等价的.Python源代码为证. static PyObject * cmp_outcome(int op, register PyObject *v, register PyObject *w) { int res = 0; switch (op) { case PyCmp_IS: res = (v == w);