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。

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()))

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。

mydict = {'george': 16, 'amber': 19}
print mydict.keys()[mydict.values().index(16)]  # Prints george

或者在Python 3.x中:

mydict = {'george': 16, 'amber': 19}
print(list(mydict.keys())[list(mydict.values()).index(16)])  # Prints george

基本上，它将字典的值分离到一个列表中，找到所拥有值的位置，并在该位置获取键。

更多关于Python 3中的keys()和.values():如何从dict获取值列表?

dict_a = {'length': 5, 'width': 9, 'height': 4}

# get the key of specific value 5
key_of_value = list(dict_a)[list(dict_a.values()).index(5)]
print(key_of_value)  # length

# get the key of minimum value
key_min_value = list(dict_a)[list(dict_a.values()).index(sorted(dict_a.values())[0])]
print(key_min_value)  # height

# get the key of maximum value
key_max_value = list(dict_a)[list(dict_a.values()).index(sorted(dict_a.values(), reverse=True)[0])]
print(key_max_value)  # width