如何合并不同嵌套层级的嵌套字典？

你遇到的这个问题太典型了——普通的dict.update()只做浅层次的键值覆盖，根本没法处理这种多层嵌套的字典合并需求。手动赋值虽然能解决一时，但层级变多或者字典结构复杂时完全不现实。这里给你一个通用的递归合并函数，能完美适配你提到的两种场景：

递归合并函数实现 #

这个函数会递归遍历嵌套字典的每一层：如果两个字典在同一个键下的值都是字典，就继续递归合并它们；如果不是，就直接用第二个字典的值（你也可以根据需求调整优先级，比如保留第一个字典的值）。

def merge_nested_dicts(d1, d2):
    # 先复制第一个字典，避免修改原字典
    merged = d1.copy()
    for key, value in d2.items():
        # 检查当前键是否在merged中，且两边都是字典类型
        if key in merged and isinstance(merged[key], dict) and isinstance(value, dict):
            # 递归合并子字典
            merged[key] = merge_nested_dicts(merged[key], value)
        else:
            # 非字典类型直接覆盖/添加
            merged[key] = value
    return merged

场景1：合并第二层不同键的字典 #

针对你第一个例子，合并dict1和dict2，只需要调用这个函数：

dict1 = {'NYSE': {'day': {'USD': {'missing': ['z', 'y', 'x']}}}}
dict2 = {'NYSE': {'hour': {'USD': {'missing': ['z', 'y', 'x']}}}}

result = merge_nested_dicts(dict1, dict2)
print(result)

输出结果完全符合你的预期：

{'NYSE': {'day': {'USD': {'missing': ['z', 'y', 'x']}}, 'hour': {'USD': {'missing': ['z', 'y', 'x']}}}}

场景2：合并同一第二层键下的子字典 #

对于第二个场景，合并dict1和dict3，同样用这个函数就能自动合并同一day键下的子字典：

dict1 = {'NYSE': {'day': {'USD': {'missing': ['z', 'y', 'x']}}}}
dict3 = {'NYSE': {'day': {'EUR': {'missing': ['z', 'y', 'x']}}}}

result = merge_nested_dicts(dict1, dict3)
print(result)

输出结果：

{'NYSE': {'day': {'USD': {'missing': ['z', 'y', 'x']}, 'EUR': {'missing': ['z', 'y', 'x']}}}}

额外小提示 #

如果你使用的是Python 3.9及以上版本，虽然原生的|运算符（或|=）也是合并字典，但它同样是浅合并，没法处理嵌套结构。所以上面的递归函数依然是最灵活的解决方案，不管你的字典嵌套多少层，它都能正确处理合并逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Florent