代码1:

dict = { key: key * 10 for key in range(0, 100) }
d1 = {}
for key, value in dict.items():
    if key % 2 == 0:
        d1[key] = value

代码2:

dict = { key: key * 10 for key in range(0, 100) }
d2 = {key: value for key, value in dict.items() if key % 2 == 0}

代码3:

dict = { key: key * 10 for key in range(0, 100) }
d3 = { key: dict[key] for key in dict.keys() if key % 2 == 0}

所有代码段的性能都用timeit度量，使用number=1000，并为每段代码收集1000次。

对于python 3.6，三种过滤字典键的方式的性能几乎相同。对于python 2.7，代码3略快一些。

给定你的原始字典orig和你感兴趣的键的条目集:

filtered = dict(zip(keys, [orig[k] for k in keys]))

这并不像delnan的答案那么好，但应该适用于每个感兴趣的Python版本。然而，它对原始字典中存在的每个键元素都是脆弱的。

略为优雅的词典理解:

foodict = {k: v for k, v in mydict.items() if k.startswith('foo')}

这只是一个简单的单行函数，带有一个过滤器，只允许现有的键。

data = {'give': 'what', 'not': '___', 'me': 'I', 'no': '___', 'these': 'needed'}
keys = ['give', 'me', 'these', 'not_present']

n = { k: data[k] for k in filter(lambda k: k in data, keys) }

print(n)
print(list(n.keys()))
print(list(n.values()))

输出:

{“给予”:“什么”，“我”:“我”，“这些”:“需要”} ['give'， 'me'， 'these'] ['what'， 'I'， 'needed']

代码1:

dict = { key: key * 10 for key in range(0, 100) }
d1 = {}
for key, value in dict.items():
    if key % 2 == 0:
        d1[key] = value

代码2:

dict = { key: key * 10 for key in range(0, 100) }
d2 = {key: value for key, value in dict.items() if key % 2 == 0}

代码3:

dict = { key: key * 10 for key in range(0, 100) }
d3 = { key: dict[key] for key in dict.keys() if key % 2 == 0}

所有代码段的性能都用timeit度量，使用number=1000，并为每段代码收集1000次。

对于python 3.6，三种过滤字典键的方式的性能几乎相同。对于python 2.7，代码3略快一些。

构造一个新词典:

dict_you_want = {key: old_dict[key] for key in your_keys}

使用字典理解。

如果你使用的版本缺少它们(如Python 2.6及更早版本)，请将其改为dict((key, old_dict[key]) for…)。它是一样的，只是更丑。

注意，与jnnnnn版本不同的是，对于任何大小的old_dicts具有稳定的性能(仅取决于your_keys的数量)。无论是速度还是内存。因为这是一个生成器表达式，所以它一次处理一个项，并且不会查看old_dict的所有项。

把所有东西都移走:

unwanted = set(keys) - set(your_dict)
for unwanted_key in unwanted: del your_dict[unwanted_key]