我在这里寻找如何根据mydict.values()的值返回mydict.keys()。我不是只返回一个键，而是返回前x个值。

这个解决方案比使用max()函数更简单，你可以很容易地改变返回值的数量:

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

x = sorted(stats, key=(lambda key:stats[key]), reverse=True)
['b', 'a', 'c']

如果你想要一个排名最高的键，只需使用索引:

x[0]
['b']

如果你想要前两个排名最高的键，只需使用列表切片:

x[:2]
['b', 'a']

我在这里寻找如何根据mydict.values()的值返回mydict.keys()。我不是只返回一个键，而是返回前x个值。

这个解决方案比使用max()函数更简单，你可以很容易地改变返回值的数量:

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

x = sorted(stats, key=(lambda key:stats[key]), reverse=True)
['b', 'a', 'c']

如果你想要一个排名最高的键，只需使用索引:

x[0]
['b']

如果你想要前两个排名最高的键，只需使用列表切片:

x[:2]
['b', 'a']

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。

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

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。

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