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
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。
其他回答
最后我用一个函数来做。这种方法可以避免进行完整的循环，直觉告诉我们，它应该比其他解决方案更快。
def get_key_from_value(my_dict, to_find):
for k,v in my_dict.items():
if v==to_find: return k
return None
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)
试试下面的一行代码来反转字典:
reversed_dictionary = dict(map(reversed, dictionary.items()))
就是我的答案和过滤器。
filter( lambda x, dictionary=dictionary, search_age=int(search_age): dictionary[x] == search_age , dictionary )
这里，recover_key接受dictionary和要在dictionary中查找的值。然后循环遍历dictionary中的键，并与value的键进行比较，然后返回特定的键。
def recover_key(dicty,value):
for a_key in dicty.keys():
if (dicty[a_key] == value):
return a_key
