首先先生成几个字典dict。随机生成一个字典，字典的key和value都是随机的。
from random import randint,sample
sample('abcdef',3) 随机取样函数，第二个参数代表取样的个数。
{x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))} 解释：随机生成一个3-6个元素的dict，集合的值在1-4之间
1.最菜的方法
s1={x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s2={x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s3={x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
res=[]
for x in s1: #对字典进行迭代，也就是对字典的key进行迭代，x指的是字典的每一个key。
if x in s2 and x in s3:
res.append(x)
print(res)
2、用集合的交集方式
from functools import reduce
s1={x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s2={x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s3={x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s1.keys()&s2.keys()&s3.keys() #字典的keys()方法返回的是一个集合，集合里面包含dict中所有的key
提升：对于n个字典，利用map函数和reduce函数
map(dict.keys,[s1,s2,s3,s4……]) #返回值为 [dict_keys(['c', 'f', 'b']) , dict_keys(['c', 'e', 'd', 'a', 'f']) ,dict_keys(['b', 'a', 'e'])]
reduce(lambda x,y:x&y,map(dict.keys,[s1,s2,s3])) ===s1.keys()&s2.keys()&s3.keys()
map()函数接受两个参数，第一个参数是函数，第二个参数是Iterable，map把传入的函数依次作用到Iterable上的每一个元素，返回一个Iterator。
reduce()函数接受一个函数，一个序列，reduce中的函数接受两个参数x，y。reduce把结果和序列的下一个元素做累计运算。