下面是两种简单的方法从给定的字典中提取键的最大值

import time
stats = {
   "a" : 1000,
   "b" : 3000,
   "c" : 90,
   "d" : 74,
   "e" : 72,
 }

start_time = time.time_ns()
max_key = max(stats, key = stats.get)
print("Max Key [", max_key, "]Time taken (ns)", time.time_ns() - start_time)

start_time = time.time_ns()
max_key = max(stats, key=lambda key: stats[key])
print("Max Key with Lambda[", max_key, "]Time taken (ns)", time.time_ns() - start_time)

输出

Max Key [ b ] Time taken (ns) 3100
Max Key with Lambda [ b ] Time taken (ns) 1782

使用Lambda表达式的解决方案似乎对较小的输入执行得更好。

max(stats, key=stats.get)

堆队列是一个通用的解决方案，它允许你提取按值排序的前n个键:

from heapq import nlargest

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}

res1 = nlargest(1, stats, key=stats.__getitem__)  # ['b']
res2 = nlargest(2, stats, key=stats.__getitem__)  # ['b', 'a']

res1_val = next(iter(res1))                       # 'b'

注意dict类型。__getitem__是由语法糖dict[]调用的方法。与dict相反。如果没有找到键，它将返回KeyError，这在这里是不可能发生的。

根据所选答案中的注释迭代解决方案…

在Python 3中:

max(stats.keys(), key=(lambda k: stats[k]))

在Python 2中:

max(stats.iterkeys(), key=(lambda k: stats[k]))

对于科学python用户，这里有一个使用Pandas的简单解决方案:

import pandas as pd
pd.Series({'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100}).idxmax()

>>> b

只是添加一个你想要选择某些键而不是所有键的情况:

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100, 'd':3000, 'e':3000}
keys_to_search = ["a", "b", "c"]

max([k for k in keys_to_search], key=lambda x: stats[x])```