它被回答了，但它可以用一个奇特的“映射/减少”使用来完成，例如:

def find_key(value, dictionary):
    return reduce(lambda x, y: x if x is not None else y,
                  map(lambda x: x[0] if x[1] == value else None, 
                      dictionary.iteritems()))

已经回答了，但由于一些人提到反转字典，下面是如何在一行中做到这一点(假设1:1映射)和一些各种性能数据:

python 2.6:

reversedict = dict([(value, key) for key, value in mydict.iteritems()])

+ 2.7:

reversedict = {value:key for key, value in mydict.iteritems()}

如果你认为不是1:1，你仍然可以用几行创建一个合理的反向映射:

reversedict = defaultdict(list)
[reversedict[value].append(key) for key, value in mydict.iteritems()]

这有多慢:比简单的搜索慢，但远没有你想象的那么慢——在一个“直接”100000条目的字典上，“快速”搜索(即查找键前面的值)比反转整个字典快10倍左右，而“缓慢”搜索(接近结尾)大约快4-5倍。所以最多查找10次，就能收回成本。

第二个版本(每个项目都有列表)大约是简单版本的2.5倍。

largedict = dict((x,x) for x in range(100000))

# Should be slow, has to search 90000 entries before it finds it
In [26]: %timeit largedict.keys()[largedict.values().index(90000)]
100 loops, best of 3: 4.81 ms per loop

# Should be fast, has to only search 9 entries to find it. 
In [27]: %timeit largedict.keys()[largedict.values().index(9)]
100 loops, best of 3: 2.94 ms per loop

# How about using iterkeys() instead of keys()?
# These are faster, because you don't have to create the entire keys array.
# You DO have to create the entire values array - more on that later.

In [31]: %timeit islice(largedict.iterkeys(), largedict.values().index(90000))
100 loops, best of 3: 3.38 ms per loop

In [32]: %timeit islice(largedict.iterkeys(), largedict.values().index(9))
1000 loops, best of 3: 1.48 ms per loop

In [24]: %timeit reversedict = dict([(value, key) for key, value in largedict.iteritems()])
10 loops, best of 3: 22.9 ms per loop

In [23]: %%timeit
....: reversedict = defaultdict(list)
....: [reversedict[value].append(key) for key, value in largedict.iteritems()]
....:
10 loops, best of 3: 53.6 ms per loop

过滤器也有一些有趣的结果。理论上，filter应该更快，因为我们可以使用itervalues()，而且可能不需要创建/遍历整个值列表。在实践中，结果是……奇怪的……

In [72]: %%timeit
....: myf = ifilter(lambda x: x[1] == 90000, largedict.iteritems())
....: myf.next()[0]
....:
100 loops, best of 3: 15.1 ms per loop

In [73]: %%timeit
....: myf = ifilter(lambda x: x[1] == 9, largedict.iteritems())
....: myf.next()[0]
....:
100000 loops, best of 3: 2.36 us per loop

因此，对于小偏移量，它比以前的任何版本都要快得多(2.36 *u*S vs.以前的情况下至少1.48 *m*S)。然而，对于接近列表末尾的大偏移量，它会显着变慢(15.1ms vs.相同的1.48mS)。以我之见，在低端产品上节省下来的少量成本，在高端产品上的成本是不值的。

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

我们可以通过以下方法得到dict的Key:

def getKey(dct,value):
     return [key for key in dct if (dct[key] == value)]

我瞥见所有的答案，没有提到简单地使用列表理解?

这个Python的单行解决方案可以返回任意数量的给定值的所有键(在Python 3.9.1中测试):

>>> dictionary = {'george' : 16, 'amber' : 19, 'frank': 19}
>>>
>>> age = 19
>>> name = [k for k in dictionary.keys() if dictionary[k] == age]; name
['george', 'frank']
>>>
>>> age = (16, 19)
>>> name = [k for k in dictionary.keys() if dictionary[k] in age]; name
['george', 'amber', 'frank']
>>>
>>> age = (22, 25)
>>> name = [k for k in dictionary.keys() if dictionary[k] in age]; name
[]

我意识到已经有很长一段时间了，最初的提问者可能不再需要答案，但如果您实际上可以控制这段代码，那么这些答案都不是好的答案。您只是使用了错误的数据结构。这是双向字典用例的完美说明:

>>> from collections import defaultdict, UserDict
>>> class TwoWayDict(UserDict):
...     def __init__(self, *args, **kwargs):
...         super().__init__(*args, **kwargs)
...         self.val_to_keys = defaultdict(list)
...     def __setitem__(self, key, value):
...         super().__setitem__(key, value)
...         self.val_to_keys[value].append(key)
...     def get_keys_for_val(self, value):
...         return self.val_to_keys[value]
... 
>>> d = TwoWayDict()
>>> d['a'] = 1
>>> d['b'] = 1
>>> d.get_keys_for_val(1)
['a', 'b']

为插入增加了极小的开销，但您保持了恒定的查找时间，除了现在是双向查找。不需要在每次需要时从头构造反向映射。只要在你需要的时候存储它并访问它。

此外，这些答案中有许多甚至是不正确的，因为很明显，许多人可能具有相同的年龄，但他们只返回第一个匹配的键，而不是所有的键。