超过2个字典的融合挣扎

Question

我有7本词典，我想把它们一本和另一本合并起来：

这些词典都经过单独测试，似乎都遵循相同的结构：

results1()=
{
 "NO4": 
  {
   "type_tests":
    {
     "test1":1.0,
     "test2":5.0,
     "test3":14.0
    }
  },
 "SO3": 
    {
     "type_tests":
    {"test1":1.0,
     "test2":5.0,
     "test3":14.0}
  }
}

results2()=
{
 "CO2": 
  {
   "type_tests":
    {
     "test1":10.0,
     "test2":51.0,
     "test3":34.0
    }
  },
 "H20": 
    {
     "type_tests":
    {"test1":1.0,
     "test2":5.0,
     "test3":14.0}
  }
}

我试着把这篇文章后面的7本词典合并起来：

How to merge two dictionaries in a single expression?

我尝试的方法是将输出字典的函数合并为：

^{pr2}$

但是，当我运行合并字典时，它会输出：

TypeError: 'str' object is not a mapping

我也看过这篇文章merging "several" python dictionaries，我试过：

dicts=[results1(),results2(),results3(),results4(),results5(),results6(),results7()]

for d in dicts:
    for k, v in d.iteritems():
        super_dict[k].add(v)
    return superdict

然而，输出results7()字典并保持思考（好像它应该输出其他东西，但没有输出）

使用这两个字典所需的输出将是合并的词典：

{
"NO4": 
    {
    "type_tests":
        {
         "test1":1.0,
         "test2":5.0,
         "test3":14.0
        }
     },
 "SO3": 
     {
    "type_tests":
        {
         "test1":1.0,
         "test2":5.0,
         "test3":14.0
        }
      },
"CO2": 
      {
     "type_tests":
        {
        "test1":10.0,
        "test2":51.0,
        "test3":34.0
      }
     },
 "H20": 
      {
      "type_tests":
       {
        "test1":1.0,
        "test2":5.0,
        "test3":14.0
    }
  }
}

我怎样才能得到一个合并了7个单独的字典的超级字典？在

Answer 1

输出相应字典的函数是typestr，因此我试图得到每个函数，并在Ignacio Vazquez Abrams的帮助下将它们转换成jsons：

format_results1=json.loads(results1())
format_results2=json.loads(results2())

在这样做之后，我使用了@gsi frank response，在dicts列表中插入format_results。 最后我得到了合并后的词典。在

简而言之，问题是字典的type，我把它们变成json，然后能把它们合并在一起。在

感谢每一位花时间阅读我的帖子和提供答案的人。在

Answer 2

我真的不知道我是否理解你的问题，但这可能是一个解决办法：

dicts=[results1(),results2(),results3(),results4(),results5(),results6(),results7()]

merge_dictionaries = {k: v for d in dicts for k,v in d.items()}

很高兴知道一个清晰、简短但完整的输入和输出示例。在

我想更具Python风格的unpacking解决方案并不适合您，因为您使用的是Python<；3.5。在