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])```

如果有一个以上的元素，我的值是最大的。我会列出所有值为最大值的键。

>>> stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100, 'd':3000}
>>> [key for m in [max(stats.values())] for key,val in stats.iteritems() if val == m]
['b', 'd']

这将给你'b'和任何其他最大键。

注意:对于python 3使用stats.items()而不是stats.iteritems()

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。

如果你只需要知道一个带有最大值的键，你可以不使用iterkeys或iteritems，因为在Python中迭代字典就是迭代它的键。

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

编辑:

来自评论，@user1274878:

我不熟悉python。你能分步骤解释一下你的答案吗?

是的……

max

马克斯(iterable(关键)) Max (arg1, arg2， *args[， key]) 返回可迭代对象中最大的项或两个或多个参数中最大的项。

可选参数key描述了如何比较元素以获得它们之间的最大值:

lambda <item>: return <a result of operation with item> 

返回值将进行比较。

Dict

Python dict是一个哈希表。dict的键是声明为键的对象的哈希值。由于性能原因，迭代通过字典实现迭代通过它的键。

因此，我们可以用它来消除获取键列表的操作。

关闭

定义在另一个函数内部的函数称为嵌套函数。嵌套函数可以访问封闭范围的变量。

通过lambda函数的__closure__属性可用的stats变量，作为指向父作用域中定义的变量值的指针。

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])```

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.