与集合。你可以这样做

>>> import collections
>>> stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}
>>> stats = collections.Counter(stats)
>>> stats.most_common(1)
[('b', 3000)]

如果合适，可以从一个空集合开始。计数并加进去

>>> stats = collections.Counter()
>>> stats['a'] += 1
:
etc. 

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]))

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])```

key, value = max(stats.iteritems(), key=lambda x:x[1])

如果你不关心价值(我会很惊讶，但是)，你可以做:

key, _ = max(stats.iteritems(), key=lambda x:x[1])

我更喜欢元组解包，而不是表达式末尾的[0]下标。 我从来都不太喜欢lambda表达式的可读性，但我发现这个比operator.itemgetter(1)更好。

如何:

 max(zip(stats.keys(), stats.values()), key=lambda t : t[1])[0]

我测试了接受的答案和@thewolf的最快的解决方案，对一个非常基本的循环，循环比两者都快:

import time
import operator


d = {"a"+str(i): i for i in range(1000000)}

def t1(dct):
    mx = float("-inf")
    key = None
    for k,v in dct.items():
        if v > mx:
            mx = v
            key = k
    return key

def t2(dct):
    v=list(dct.values())
    k=list(dct.keys())
    return k[v.index(max(v))]

def t3(dct):
    return max(dct.items(),key=operator.itemgetter(1))[0]

start = time.time()
for i in range(25):
    m = t1(d)
end = time.time()
print ("Iterating: "+str(end-start))

start = time.time()
for i in range(25):
    m = t2(d)
end = time.time()
print ("List creating: "+str(end-start))

start = time.time()
for i in range(25):
    m = t3(d)
end = time.time()
print ("Accepted answer: "+str(end-start))

结果:

Iterating: 3.8201940059661865
List creating: 6.928712844848633
Accepted answer: 5.464320182800293