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
一行版本:(i是旧字典，p是反向字典)
解释:i.keys()和i.values()返回两个列表，分别包含字典的键和值。zip函数能够将列表绑定在一起以生成字典。
p = dict(zip(i.values(),i.keys()))
警告:只有当值是可哈希且唯一时，此方法才有效。
其他回答
在我的情况下，最简单的方法是实例化字典在你的代码，然后你可以从它调用键如下
这是我们班有字典
class Config:
def local(self):
return {
"temp_dir": "/tmp/dirtest/",
"devops": "Mansur",
}
实例化你的字典
config = vars.Config()
local_config = config.local()
最后调用你的字典键
patched = local_config.get("devops")
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()))
一行版本:(i是旧字典，p是反向字典)
解释:i.keys()和i.values()返回两个列表，分别包含字典的键和值。zip函数能够将列表绑定在一起以生成字典。
p = dict(zip(i.values(),i.keys()))
警告:只有当值是可哈希且唯一时，此方法才有效。
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
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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。
