更容易理解的方法:

mydict = { 'a':302, 'e':53, 'g':302, 'h':100 }
max_value_keys = [key for key in mydict.keys() if mydict[key] == max(mydict.values())]
print(max_value_keys) # prints a list of keys with max value

输出:['a'， 'g']

现在你只能选择一个键:

maximum = mydict[max_value_keys[0]]

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])```

d = {'A': 4,'B':10}

min_v = min(zip(d.values(), d.keys()))
# min_v is (4,'A')

max_v = max(zip(d.values(), d.keys()))
# max_v is (10,'B')

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

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'

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.