需求：有两个字典：user = {'name': "Trey", 'website': "http://treyhunner.com"}和defaults = {'name': "Anonymous User", 'page_name': "Profile Page"}。我们希望将二者合并至一个叫context的新字典里
要求：
- 如果存在重复的键，
user字典中的值应覆盖defaults字典中的值； -
defaults和user中的键可以是任意合法的键； -
defaults和user中的值可以是任意值； - 在创建
context字典时，defaults和user的元素不能出现变化； - 更新
context字典时，不能更改defaults或user字典。
1.多次更新
context = {}
context.update(defaults)
context.update(user)
运行结果：
context
{'website': 'http://treyhunner.com', 'name': 'Trey', 'page_name': 'Profile Page'}
2.复制后更新
context = defaults.copy() context.update(user)
这种方法与前一种区别不大，可以很明显地看出defaults字典代表了默认值。
3.字典构造器dict()
context = dict(defaults) context.update(user)
此法与前一种非常相似， 但是没有前一种直接明了
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4.关键词参数hack
context = dict(defaults, **user)
5.字典解析
context = {k: v for d in [defaults, user] for k, v in d.items()}
可读性有点差,如果要处理未知数量的字典，这是种好方法。
6.元素拼接
context = dict(list(defaults.items()) + list(user.items()))
从每个字典中获取一个元素列表，将列表拼接起来，然后再利用拼接的列表在构建新字典
7.元素操作
context = dict(defaults.items() | user.items())
首先，没有满足第一点要求（user字典应该覆盖defaults）。因为两个dict_items对象的并集是一个键值对（key-value pairs）的集合，而集合是无序的，所以重复键的处理方法无法预测。
另外，没有满足第三点要求（可以是任意的值），因为集合要求其中元素必须可哈希的，所以键-值元组中的键和值都必须是可哈希的才行。
8.Chain items
from itertools import chain context = dict(chain(defaults.items(), user.items()))
准确性高，更高效。
9.ChainMap
from collections import ChainMap
context = ChainMap({}, user, defaults)
ChainMap将多个字典打包成一个proxy对象；ChainMap查找命令，会检索其中的字典，直到找到匹配的对象。
10.字典拆分
context = {**defaults, **user}
Python 3.5，可以使用此方法。