有两个这样的字典列表，如何按字典的 key 值进行去重合并？ 比较高效率的做法？

[qazwsxkevin]

请教思路算法，或者用什么轮子会更高效？
毕竟整个 List 还是挺大的，7 到 8 万个元素，
今天试着用 for,for,for 来整,不太成功,而且解决思路线径还把自己绕晕了
后来想着是放入 Mysql 搞的，但考虑到使用环境，不太现实
今天试着用 pandas 来弄了一下，结果还把自己弄晕在 index 和 row 的事情上了

   AList = [{'型号': 12, '重量': 16, '产地': 19,'审核人':33},
            {'型号': 22, '重量': 92, '产地': 87,'审核人':34},
            {'型号': 15, '重量': 27, '产地': 86,'审核人':35},
            {'型号': 71, '重量': 55, '产地': 21,'审核人':36}]

   BList = [{'产地': 87, '型号': 22, '重量': 92,'审核人':34},
            {'产地': 86, '型号': 15, '重量': 27,'审核人':35},
            {'产地': 44, '型号': 65, '重量': 91,'审核人':33}]

A,B 两个列表每个元素都是一个字典  
A,B 两个 List 选择性进行合并，得出 CList  

例子是只有四个 k/v 对, 但实际字典很多 k/v 对,而且每个字典里面的键值对的数量,也不尽相同  

合并有以下去重条件:  
只以型号, 重量, 审核人三个 value 作为去重判断,  
A,B 两个列表,如果有这三个 value 重复, 只保留 AList 内容(整个字典)加入到 CList  
BList 里面字典里三个 value 不重复的,整个字典作为元素加入到 CList

[1373569162]

构造一个 dict，型号, 重量, 审核人拼接起来作为 key，遍历两个 list，key 不在 dict 里就加进去，最后输出 dict.values()

[epicnoob]

f = lambda _: (_['产地'], _['型号'], _['重量'])
t = sorted(AList+BList, key=f)
CList = reduce(lambda l, v: l + [v] if f(l[-1]) != f(v) else l, t, [t[0]])

[epicnoob]

排序是稳定的，相同值肯定是 Alist 的在前面

[ferstar]

python >= 3.6

```python3
a_list = [
{"型号": 12, "重量": 16, "产地": 19, "审核人": 33},
{"型号": 22, "重量": 92, "产地": 87, "审核人": 34},
{"型号": 15, "重量": 27, "产地": 86, "审核人": 35},
{"型号": 71, "重量": 55, "产地": 21, "审核人": 36},
]

b_list = [
{"产地": 87, "型号": 22, "重量": 92, "审核人": 34},
{"产地": 86, "型号": 15, "重量": 27, "审核人": 35},
{"产地": 44, "型号": 65, "重量": 91, "审核人": 33},
]


def generate_key(item):
return "_".join(v for k, v in item.items() if k != "型号")


hash_map = {}

for item in a_list:
hash_map.setdefault(generate_key(item), item)

for item in b_list:
hash_map.setdefault(generate_key(item), item)

c_list = list(hash_map.values())
```

[MoYi123]

tmp = set()
rt = []
for i in AList + BList:
t = (i['型号'], i['重量'], i['审核人'])
if t not in tmp:
tmp.add(t)
rt.append(i)

[ferstar]

@ferstar 额，这智障编辑器。。。
https://gist.githubusercontent.com/ferstar/8f92ce5925b5ba7d524f22f94ce3faf5/raw/d9790adbb07bc2269b557a46509160f15487ee86/rm%20duplicate%20items.py

[bugmakerxs]

就用 mysql 啊

[bugmakerxs]

型号+重量+产地 md5 做 key，该行数据为 value 放入一个字典，Blist 先放进去，alist 后放进去。或者直接做张标，key 做唯一索引

[BlackBerry999]

构建一个 3 层的多叉树，一层型号，二层重量，三层审核人。然后遍历 AB 两个 list 构建 3 层多叉树，并且来自于 AList 的值可以覆盖重写叶子节点。

[wuwukai007]

逻辑梳理一下，
第一、A 与 B 找固定那三个列的重复，重复的值只保留 原 A 的，保存到 c
第二，B 根据三列去重后，并且不在刚刚第一步 的结果中 保存到 c
第三、A 根据三列去重，保存到 c

[wuwukai007]

regex = ['型号','审核人','重量']
d1 = pd.DataFrame(a_list).drop_duplicates(regex)
d2 = pd.DataFrame(b_list).drop_duplicates(regex)
buf = d1.merge(d2,on=regex,how='inner')
new_col = [col for col in buf.columns.tolist() if str(col).endswith('_x')] + regex
buf_c = buf[new_col]
buf_c.columns = [str(col).replace('_x','') for col in buf_c.columns.tolist()]
c1 = d1.append(buf_c).drop_duplicates(regex).to_dict(orient="records")
c2 = d2.to_dict('records')
c_list = c1 + c2

[wuwukai007]

还有我试了下 几万条数据 就算用纯 for 循环写，也不慢的吧。

[MisterLee]

——Python&Pandas

a_df= pd.DataFrame(a_list)
b_df= pd.DataFrame(b_list)

a_b_df = pd.concat([a_df, b_df], axis=0).drop_duplicates(['型号', '重量', '审核人'], keep='first')

c_list = []

for _, item in a_b_df.iterrows():
c_list.append(item.dropna().to_dict())

[wdc63]

@bugmakerxs 嗯，遍历列表 A，以型号, 重量, 审核人的值做 key，下标做 value，建立 hash 表，遍历列表 B，查找每一个元素是否在 hash 表中，有的话合并到 Alist，没有的话添加到 Alist 末尾，每个字典都很简单，合并过程复杂度可以认为是 O(1)，整个算法复杂度为 O(M+N)，应该是效率最高的算法了。

[moxiaowei]

@wdc63 确实是的