优雅深度合并嵌套字典需按值类型智能决策：同类型递归合并，异类型依策略协商；Python无原生支持，可通过自定义merge_dict函数实现，支持覆盖、保留、拼接等策略及路径日志、字段级配置等增强功能。
优雅深度合并两个结构不同的嵌套字典，关键不在于“覆盖”或“拼接”，而在于按语义智能决策：同类型值递归合并，异类型值按策略协商（如保留、取新、求平均、合并列表等）。Python 标准库不直接支持，但可通过自定义递归函数实现高可控性。
核心逻辑：类型感知的递归分发
合并行为应由当前键对应值的类型组合决定，而非统一规则：
- dict + dict → 递归合并子字典（默认行为）
- list + list → 可选择去重追加、按索引合并、或全量拼接（需明确策略）
- str/int/float + 同类型 → 通常用右侧值覆盖（或可配置为保留左侧）
- dict + list / str / None 等 → 类型冲突，触发协商策略（如跳过、转为容器、抛异常）
- None + 非None → 通常以非None为准；None + None → 仍为None
推荐实现：带策略钩子的 merge_dict 函数
以下是一个轻量、可扩展的实现，支持自定义冲突处理：
def merge_dict(base, override, strategy=#"override"):
if not isinstance(base, dict) or not isinstance(override, dict):
if strategy == "override": # 默认：右值优先
return override
elif strategy == "keep": # 左值优先
return base
elif strategy == "concat" and isinstance(base, list) and isinstance(override, list):
return base + override
else:
raise TypeError(f"Cannot merge {type(base).__name__} and {type(override).__name__} with strategy '{strategy}'")
result = base.copy()
for k, v_in_override in override.items():
v_in_base = result.get(k)
if k in result and isinstance(v_in_base, dict) and isinstance(v_in_override, dict):
result[k] = merge_dict(v_in_base, v_in_override, strategy)
else:
result[k] = merge_dict(v_in_base, v_in_override, strategy) # 递归处理所有值
return result
实用增强技巧
深拷贝保护原始数据：调用前对 base 使用 copy.deepcopy()，避免意外修改。
路径感知冲突日志：在递归中传入当前 key path（如 ["config", "db", "timeout"]），便于调试冲突位置。
字段级合并策略：用字典指定特定键的策略，例如：{"logging.level": "keep", "features.enabled": "concat"}，在递归时查表应用。
兼容 None 和缺失键：将 base.get(k) 替换为 base.get(k, {} if isinstance(override.get(k), dict) else None)，使空缺自动适配结构。
替代方案与生态参考
若项目已用 pydantic，可用 BaseModel.model_validate + model_dump 实现 schema-aware 合并；
deepmerge 库（pip install deepmerge）提供开箱即用的多种策略（always, prefer, union）；
对于配置场景，omegaconf 的 OmegaConf.merge() 天然支持结构差异、插值与类型安全，适合 ML 工程。
