将单键字典列表转换为单个字典

我有一个单键字典列表。例如：

lst = [
    {'1': 'A'},
    {'2': 'B'},
    {'3': 'C'}
]

我想简单地将其转换为普通字典：

dictionary = {
    '1': 'A',
    '2': 'B',
    '3': 'C'
}

最简洁/最有效的方法是什么？

您可以使用减少：

reduce(lambda r, d: r.update(d) or r, lst, {})

Demo:

>>> lst = [
...     {'1': 'A'},
...     {'2': 'B'},
...     {'3': 'C'}
... ]
>>> reduce(lambda r, d: r.update(d) or r, lst, {})
{'1': 'A', '3': 'C', '2': 'B'}

或者你可以链接项目调用（Python 2）：

from itertools import chain, imap
from operator import methodcaller

dict(chain.from_iterable(imap(methodcaller('iteritems'), lst)))

Python 3 版本：

from itertools import chain
from operator import methodcaller

dict(chain.from_iterable(map(methodcaller('items'), lst)))

Demo:

>>> from itertools import chain, imap
>>> from operator import methodcaller
>>> 
>>> dict(chain.from_iterable(map(methodcaller('iteritems'), lst)))
{'1': 'A', '3': 'C', '2': 'B'}

或者使用字典理解：

{k: v for d in lst for k, v in d.iteritems()}

Demo:

>>> {k: v for d in lst for k, v in d.iteritems()}
{'1': 'A', '3': 'C', '2': 'B'}

在这三者中，对于简单的 3 字典输入，字典理解是最快的：

>>> import timeit
>>> def d_reduce(lst):
...     reduce(lambda r, d: r.update(d) or r, lst, {})
... 
>>> def d_chain(lst):
...     dict(chain.from_iterable(imap(methodcaller('iteritems'), lst)))
... 
>>> def d_comp(lst):
...     {k: v for d in lst for k, v in d.iteritems()}
... 
>>> timeit.timeit('f(lst)', 'from __main__ import lst, d_reduce as f')
2.4552760124206543
>>> timeit.timeit('f(lst)', 'from __main__ import lst, d_chain as f')
3.9764280319213867
>>> timeit.timeit('f(lst)', 'from __main__ import lst, d_comp as f')
1.8335261344909668

当你increase输入列表中的项目数为 1000，然后chain方法赶上：

>>> import string, random
>>> lst = [{random.choice(string.printable): random.randrange(100)} for _ in range(1000)]
>>> timeit.timeit('f(lst)', 'from __main__ import lst, d_reduce as f', number=10000)
5.420135974884033
>>> timeit.timeit('f(lst)', 'from __main__ import lst, d_chain as f', number=10000)
3.464245080947876
>>> timeit.timeit('f(lst)', 'from __main__ import lst, d_comp as f', number=10000)
3.877490997314453

从现在开始，进一步增加输入列表似乎并不重要；这chain()方法速度快了一小部分，但从未获得明显的优势。