Counter = 0
for word in stats.keys():
    if stats[word]> counter:
        Counter = stats [word]
print Counter

如何:

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

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

在stats为空的情况下，可以在找到value key之前检查一个条件，

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}
max_key = None
if bool(stats):
   max_key = max(stats, key=stats.get)
print(max_key)

这可以首先检查字典是否为空，然后处理。

>>> b

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。

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