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

你需要使用字典和字典的倒序。这意味着您需要另一种数据结构。如果你使用的是python 3,则使用enum模块;如果你使用的是python 2.7,则使用为python 2反向移植的enum34模块。

例子:

from enum import Enum

class Color(Enum): 
    red = 1 
    green = 2 
    blue = 3

>>> print(Color.red) 
Color.red

>>> print(repr(Color.red)) 
<color.red: 1=""> 

>>> type(Color.red) 
<enum 'color'=""> 
>>> isinstance(Color.green, Color) 
True 

>>> member = Color.red 
>>> member.name 
'red' 
>>> member.value 
1 

其他回答

以下是我的看法。这对于显示多个结果很有好处,以防您需要一个结果。所以我也添加了这个列表

myList = {'george':16,'amber':19, 'rachel':19, 
           'david':15 }                         #Setting the dictionary
result=[]                                       #Making ready of the result list
search_age = int(input('Enter age '))

for keywords in myList.keys():
    if myList[keywords] ==search_age:
    result.append(keywords)                    #This part, we are making list of results

for res in result:                             #We are now printing the results
    print(res)

就是这样……

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。

你可以通过使用dict.keys(), dict.values()和list.index()方法来获取key,参见下面的代码示例:

names_dict = {'george':16,'amber':19}
search_age = int(raw_input("Provide age"))
key = names_dict.keys()[names_dict.values().index(search_age)]

没有。Dict不是这样使用的。

dictionary = {'george': 16, 'amber': 19}
search_age = input("Provide age")
for name, age in dictionary.items():  # for name, age in dictionary.iteritems():  (for Python 2.x)
    if age == search_age:
        print(name)
for name in mydict:
    if mydict[name] == search_age:
        print(name) 
        #or do something else with it. 
        #if in a function append to a temporary list, 
        #then after the loop return the list