在Python中，当我们有两个字典需要合并的时候，可以使用字典的 update 方法，例如：
a = {'a': 1, 'b': 2}
b = {'x': 3, 'y': 4}
a.update(b)
print(a)
运行效果如下图所示：
然而，这个方法有一个问题——它会改变其中一个字典。如果我们不想改变原有的两个字典，那么我们必需要单独再创建一个字典：
a = {'a': 1, 'b': 2}
b = {'x': 3, 'y': 4}
c = dict(a)
c.update(b)
print(c)
print(a)
如果原来的两个字典非常大，那么这种方式将会浪费大量的内存。
无论是直接修改原有的其中一个字典，还是创建另一个字典，这两种方案都有点缺陷。那么有没有既不修改原有字典，又不另外创建一个新的字典的方法呢？
答案就是 collections 模块下面的 ChainMap 。
使用 ChainMap 可以把多个字典合并成一个 ChainMap 对象。读写这个对象就像是读字典一样。
例如：
from collections import ChainMap
a = {'a': 1, 'b': 2}
b = {'x': 3, 'y': 4}
c = ChainMap(a, b)
print(c['a'])
print(c['y'])
运行效果如下图所示：
不仅可以“合并”两个字典， ChainMap 可以接受任意多个字典，并把他们全都合在一起：
from collections import ChainMap
a = {'a': 1, 'b': 2}
b = {'x': 3, 'y': 4}
c = {'z': 5, 'w': 6}
d = {'m': 7, 'h': 8, 'k': 9}
e = ChainMap(a, b, c, d)
print(e['a'], e['y'], e['z'], e['k'])
运行效果如下图所示：
ChainMap 不会真的把字典合并在一起，而是在内部储存一个Key到每个字典的映射，当你读取 e[key] 的时候，它先去查询这个key在哪个字典里面，然后再去对应的字典里面查询对应的值。所以使用ChainMap几乎不需要额外的内存空间（当前这个对象自己会占用一些空间，但是如果要合并大字典，那么它自己占用的空间几乎可以忽略）。
所以你是不是觉得使用 ChainMap 就能实现完美合并字典了呢？
在使用它之前，你一定要理解它的运行原理。如果你理解了它的运行原理，那么下面几个问题，你在运行代码之前就会知道结果是什么：
如果两个字典里面有一个Key的名字相同，那么使用ChainMap以后会读取哪一个？ 如果为ChainMap对象添加一个Key-Value对，那么这个值会添加到哪里？ 如果从原字典里面删除一个Key，ChainMap对象里面的Key也会消失吗？ 如果从ChainMap对象里面删除一个Key，那么原字典里面的Key会消失吗？
首先来说第一个问题的答案：
ChainMap 对象会使用第一个拥有这个Key的字典里面的值，如下图所示：
第二个问题，新的Key-Value会被添加进第一个字典里面，如下图所示：
第三个问题，如果修改了原来的字典，那么 ChainMap 对象也会相应更新：
第四个问题，如果这个Key只在一个源字典中存在，那么这个Key会被从源字典中删除。如果这个Key在多个字典中都存在，那么Key会被从第一个字典中删除。当被从第一个字典中删除以后，第二个源字典的Key可以继续被 ChainMap 读取。
以上4点，在你使用 ChainMap 的时候一定要牢记，否则可能会导致你发现不了的Bug。
总结
以上所述是小编给大家介绍的在Python中合并字典模块ChainMap的隐藏坑，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。