get_key = lambda v, d: next(k for k in d if d[k] is v)

d= {'george':16,'amber':19}

dict((v,k) for k,v in d.items()).get(16)

回显如下:

-> prints george

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。

下面是一个在python2和python3中都适用的解决方案:

dict((v, k) for k, v in list.items())[search_age]

直到[search_age]的部分构造反向字典(其中值是键，反之亦然)。 你可以创建一个helper方法来缓存这个反向字典，就像这样:

def find_name(age, _rev_lookup=dict((v, k) for k, v in ages_by_name.items())):
    return _rev_lookup[age]

或者更一般的是一个工厂，它会为你的一个或多个列表创建一个按年龄查找的方法

def create_name_finder(ages_by_name):
    names_by_age = dict((v, k) for k, v in ages_by_name.items())
    def find_name(age):
      return names_by_age[age]

所以你可以这样做:

find_teen_by_age = create_name_finder({'george':16,'amber':19})
...
find_teen_by_age(search_age)

注意，我将list重命名为ages_by_name，因为前者是预定义的类型。

如果你想要名字和年龄，你应该使用.items()，它会给你key (key, value)元组:

for name, age in mydict.items():
    if age == search_age:
        print name

您可以在for循环中将元组解包为两个单独的变量，然后匹配年龄。

如果你通常要根据年龄查找，而且没有两个人的年龄相同，你还应该考虑颠倒字典:

{16: 'george', 19: 'amber'}

所以你可以通过这样做来查找这个名字

mydict[search_age]

我一直称它为mydict而不是list，因为list是内置类型的名称，你不应该将这个名称用于其他任何类型。

你甚至可以在一行中得到给定年龄的所有人的列表:

[name for name, age in mydict.items() if age == search_age]

或者如果每个年龄只有一个人:

next((name for name, age in mydict.items() if age == search_age), None)

如果没有这个年龄的人，就会给你None。

最后，如果字典很长并且你使用的是Python 2，你应该考虑使用.iteritems()而不是像Cat Plus Plus在他的回答中所做的那样使用.items()，因为它不需要复制列表。

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。