dict([(value, key) for key, value in d.items()])

我们也可以使用defaultdict来反转一个有重复键的字典:

from collections import Counter, defaultdict

def invert_dict(d):
    d_inv = defaultdict(list)
    for k, v in d.items():
        d_inv[v].append(k)
    return d_inv

text = 'aaa bbb ccc ddd aaa bbb ccc aaa' 
c = Counter(text.split()) # Counter({'aaa': 3, 'bbb': 2, 'ccc': 2, 'ddd': 1})
dict(invert_dict(c)) # {1: ['ddd'], 2: ['bbb', 'ccc'], 3: ['aaa']}  

在这里看到的:

这种技术比使用dict.setdefault()的等效技术更简单、更快。

试试这个:

inv_map = dict(zip(my_map.values(), my_map.keys()))

(请注意，字典视图上的Python文档显式保证.keys()和.values()的元素顺序相同，这允许上述方法工作。)

另外:

inv_map = dict((my_map[k], k) for k in my_map)

或者使用python 3.0的字典推导式

inv_map = {my_map[k] : k for k in my_map}

要做到这一点，同时保留映射的类型(假设它是一个dict或dict子类):

def inverse_mapping(f):
    return f.__class__(map(reversed, f.items()))

如果值不是唯一的并且可能是一个哈希(一维):

for k, v in myDict.items():
    if len(v) > 1:
        for item in v:
            invDict[item] = invDict.get(item, [])
            invDict[item].append(k)
    else:
        invDict[v] = invDict.get(v, [])
        invDict[v].append(k)

对于递归，如果你需要深入挖掘，那么只需要一维:

def digList(lst):
    temp = []
    for item in lst:
        if type(item) is list:
            temp.append(digList(item))
        else:
            temp.append(item)
    return set(temp)

for k, v in myDict.items():
    if type(v) is list:
        items = digList(v)
        for item in items:
            invDict[item] = invDict.get(item, [])
            invDict[item].append(k)
    else:
        invDict[v] = invDict.get(v, [])
        invDict[v].append(k)

如果值不是唯一的，并且你有点硬核:

inv_map = dict(
    (v, [k for (k, xx) in filter(lambda (key, value): value == v, my_map.items())]) 
    for v in set(my_map.values())
)

特别是对于大型字典，请注意，此解决方案的效率远远低于Python reverse / invert映射的答案，因为它在items()上循环多次。