为了避免从lambda内部进行索引，例如:

rval = dict(map(lambda kv : (kv[0], ' '.join(kv[1])), rval.iteritems()))

你还可以:

rval = dict(map(lambda(k,v) : (k, ' '.join(v)), rval.iteritems()))

虽然我最初的答案没有抓住重点(试图用defaultdict的access key in factory的解决方案来解决这个问题)，但我对它进行了重写，提出了当前问题的实际解决方案。

下面就是:

class walkableDict(dict):
  def walk(self, callback):
    try:
      for key in self:
        self[key] = callback(self[key])
    except TypeError:
      return False
    return True

用法:

>>> d = walkableDict({ k1: v1, k2: v2 ... })
>>> d.walk(f)

其思想是对原始字典进行子类化，以赋予其所需的功能:在所有值上“映射”一个函数。

另外一个优点是，这个字典可以用来存储原始数据，就像它是一个字典一样，同时使用回调转换任何请求的数据。

当然，可以随意命名类和函数(在这个答案中选择的名称受到PHP的array_walk()函数的启发)。

注意:try-except块和return语句对于该功能都不是强制的，它们的存在是为了进一步模拟PHP的array_walk行为。

这些工具非常适合这种简单但重复的逻辑。

http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.html#toolz.dicttoolz.valmap

带你去你想去的地方。

import toolz
def f(x):
  return x+1

toolz.valmap(f, my_list)

我的方式映射字典

def f(x): return x+2
bill = {"Alice": 20, "Bob": 10}
d = {map(lambda x: f(x),bill.values())}
print('d: ',dict(d))

结果

: d:  {22: 12}

在字典的值中映射可迭代对象

bills = {"Alice": [20, 15, 30], "Bob": [10, 35]}
d= {map(lambda v: sum(v),bills.values())}
g= dict(map(lambda v: (v[0],sum(v[1])),bills.items()))
# prints
print('d: ',dict(d))
print('g: ',g)

结果

d:  {65: 45}
g:  {'Alice': 65, 'Bob': 45}

刚刚遇到这个用例。我实现了gens的答案，添加了一个递归的方法来处理同样是dicts的值:

def mutate_dict_in_place(f, d):
    for k, v in d.iteritems():
        if isinstance(v, dict):
            mutate_dict_in_place(f, v)
        else:
            d[k] = f(v)

# Exemple handy usage
def utf8_everywhere(d):
    mutate_dict_in_place((
        lambda value:
            value.decode('utf-8')
            if isinstance(value, bytes)
            else value
        ),
        d
    )

my_dict = {'a': b'byte1', 'b': {'c': b'byte2', 'd': b'byte3'}}
utf8_everywhere(my_dict)
print(my_dict)

这在处理Python 2中将字符串编码为字节的json或yaml文件时非常有用

由于在Python 3中，PEP-0469将iteritems()重命名为items()， PEP-3113删除了元组参数解包。x你应该把马丁·彼得的答案写成这样:

my_dictionary = dict(map(lambda item: (item[0], f(item[1])), my_dictionary.items()))