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]))

你可以使用运算符。Itemgetter:

import operator
stats = {'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100}
max(stats.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))[0]

并且使用stats.iteritems()而不是在内存中构建一个新的列表。max()函数的key参数是一个函数，它计算一个用于确定如何对项目排序的键。

请注意，如果你有另一个键值对'd': 3000，这个方法将只返回其中一个，即使它们都有最大值。

>>> import operator
>>> stats = {'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100, 'd': 3000}
>>> max(stats.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))[0]
'b' 

如果使用Python3:

>>> max(stats.items(), key=operator.itemgetter(1))[0]
'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])```

这是另一个:

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}
max(stats.iterkeys(), key=lambda k: stats[k])

函数键只是返回应该用于排序的值，max()立即返回所需的元素。

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]))

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