我做了一个函数，它将在字典中查找年龄并显示匹配的名字:
dictionary = {'george' : 16, 'amber' : 19}
search_age = raw_input("Provide age")
for age in dictionary.values():
if age == search_age:
name = dictionary[age]
print name
我知道如何比较和查找年龄，只是不知道如何显示这个人的名字。此外，由于第5行，我得到了一个KeyError。我知道这是不正确的，但我不知道如何让它向后搜索。
当前回答
我认为指出哪些方法是最快的，以及在什么情况下是最快的会很有趣:
以下是我在一台2012年的MacBook Pro上进行的一些测试
def method1(dict, search_age):
for name, age in dict.iteritems():
if age == search_age:
return name
def method2(dict, search_age):
return [name for name,age in dict.iteritems() if age == search_age]
def method3(dict, search_age):
return dict.keys()[dict.values().index(search_age)]
profile.run()在每个方法上100,000次的结果:
方法1:
>>> profile.run("for i in range(0,100000): method1(dict, 16)")
200004 function calls in 1.173 seconds
方法2:
>>> profile.run("for i in range(0,100000): method2(dict, 16)")
200004 function calls in 1.222 seconds
方法3:
>>> profile.run("for i in range(0,100000): method3(dict, 16)")
400004 function calls in 2.125 seconds
所以这表明，对于一个小字典，方法1是最快的。这很可能是因为它返回第一个匹配，而不是像方法2那样返回所有匹配(参见下面的注释)。
有趣的是，在我有2700个条目的字典上执行相同的测试，我得到了完全不同的结果(这次运行了10,000次):
方法1:
>>> profile.run("for i in range(0,10000): method1(UIC_CRS,'7088380')")
20004 function calls in 2.928 seconds
方法2:
>>> profile.run("for i in range(0,10000): method2(UIC_CRS,'7088380')")
20004 function calls in 3.872 seconds
方法3:
>>> profile.run("for i in range(0,10000): method3(UIC_CRS,'7088380')")
40004 function calls in 1.176 seconds
这里，方法3要快得多。这表明字典的大小会影响你选择的方法。
注:
方法2返回所有名称的列表，而方法1和3只返回第一个匹配项。 我没有考虑内存使用情况。我不确定方法3是否创建了2个额外的列表(keys()和values())并将它们存储在内存中。
其他回答
get_key = lambda v, d: next(k for k in d if d[k] is v)
这是你访问字典做你想做的事情的方式:
list = {'george': 16, 'amber': 19}
search_age = raw_input("Provide age")
for age in list:
if list[age] == search_age:
print age
当然，你们的名字太离谱了，看起来像是要打印一个年龄，但它确实打印了名字。因为你是通过名字来访问的，所以如果你这样写会更容易理解:
list = {'george': 16, 'amber': 19}
search_age = raw_input("Provide age")
for name in list:
if list[name] == search_age:
print name
更好的是:
people = {'george': {'age': 16}, 'amber': {'age': 19}}
search_age = raw_input("Provide age")
for name in people:
if people[name]['age'] == search_age:
print name
这是一个奇怪的问题，因为第一条评论就给出了完美的答案。 根据样例提供的数据示例
dictionary = {'george': 16, 'amber': 19}
print(dictionary["george"])
它返回
16
所以你想要相反的结果 输入“16”，得到“george” 简单地交换键值和presto
dictionary = {'george': 16, 'amber': 19}
inv_dict = {value:key for key, value in dictionary.items()}
print(inv_dict[16])
我处于完全相反的位置，因为我有一本字典
{16:'george', 19:'amber'}
我试着喂"乔治"然后得到16个…我尝试了几种循环和迭代器，OK..他们工作，但它不是简单的一行解决方案，我将使用快速结果…所以我简单地交换了解。 如果我错过了什么，请让我知道删除我的答案。
试试下面的一行代码来反转字典:
reversed_dictionary = dict(map(reversed, dictionary.items()))
我认为指出哪些方法是最快的，以及在什么情况下是最快的会很有趣:
以下是我在一台2012年的MacBook Pro上进行的一些测试
def method1(dict, search_age):
for name, age in dict.iteritems():
if age == search_age:
return name
def method2(dict, search_age):
return [name for name,age in dict.iteritems() if age == search_age]
def method3(dict, search_age):
return dict.keys()[dict.values().index(search_age)]
profile.run()在每个方法上100,000次的结果:
方法1:
>>> profile.run("for i in range(0,100000): method1(dict, 16)")
200004 function calls in 1.173 seconds
方法2:
>>> profile.run("for i in range(0,100000): method2(dict, 16)")
200004 function calls in 1.222 seconds
方法3:
>>> profile.run("for i in range(0,100000): method3(dict, 16)")
400004 function calls in 2.125 seconds
所以这表明，对于一个小字典，方法1是最快的。这很可能是因为它返回第一个匹配，而不是像方法2那样返回所有匹配(参见下面的注释)。
有趣的是，在我有2700个条目的字典上执行相同的测试，我得到了完全不同的结果(这次运行了10,000次):
方法1:
>>> profile.run("for i in range(0,10000): method1(UIC_CRS,'7088380')")
20004 function calls in 2.928 seconds
方法2:
>>> profile.run("for i in range(0,10000): method2(UIC_CRS,'7088380')")
20004 function calls in 3.872 seconds
方法3:
>>> profile.run("for i in range(0,10000): method3(UIC_CRS,'7088380')")
40004 function calls in 1.176 seconds
这里，方法3要快得多。这表明字典的大小会影响你选择的方法。
注:
方法2返回所有名称的列表，而方法1和3只返回第一个匹配项。 我没有考虑内存使用情况。我不确定方法3是否创建了2个额外的列表(keys()和values())并将它们存储在内存中。
