虽然reduce方法简洁而简短，但我认为简单的循环更容易理解。我还包含了一个默认参数。

def deep_get(_dict, keys, default=None):
    for key in keys:
        if isinstance(_dict, dict):
            _dict = _dict.get(key, default)
        else:
            return default
    return _dict

作为理解reduce一行程序如何工作的练习，我执行了以下操作。但最终循环方法对我来说似乎更直观。

def deep_get(_dict, keys, default=None):

    def _reducer(d, key):
        if isinstance(d, dict):
            return d.get(key, default)
        return default

    return reduce(_reducer, keys, _dict)

使用

nested = {'a': {'b': {'c': 42}}}

print deep_get(nested, ['a', 'b'])
print deep_get(nested, ['a', 'b', 'z', 'z'], default='missing')

因为如果缺少一个键就会引发一个键错误是合理的，我们甚至可以不检查它，让它像这样单一:

def get_dict(d, kl):
  cur = d[kl[0]]
  return get_dict(cur, kl[1:]) if len(kl) > 1 else cur

根据Yoav的回答，一个更安全的方法是:

def deep_get(dictionary, *keys):
    return reduce(lambda d, key: d.get(key, None) if isinstance(d, dict) else None, keys, dictionary)

已经有很多很好的答案，但我已经提出了一个类似于JavaScript领域的lodash get的函数，它也支持通过索引进入列表:

def get(value, keys, default_value = None):
'''
    Useful for reaching into nested JSON like data
    Inspired by JavaScript lodash get and Clojure get-in etc.
'''
  if value is None or keys is None:
      return None
  path = keys.split('.') if isinstance(keys, str) else keys
  result = value
  def valid_index(key):
      return re.match('^([1-9][0-9]*|[0-9])$', key) and int(key) >= 0
  def is_dict_like(v):
      return hasattr(v, '__getitem__') and hasattr(v, '__contains__')
  for key in path:
      if isinstance(result, list) and valid_index(key) and int(key) < len(result):
          result = result[int(key)] if int(key) < len(result) else None
      elif is_dict_like(result) and key in result:
          result = result[key]
      else:
          result = default_value
          break
  return result

def test_get():
  assert get(None, ['foo']) == None
  assert get({'foo': 1}, None) == None
  assert get(None, None) == None
  assert get({'foo': 1}, []) == {'foo': 1}
  assert get({'foo': 1}, ['foo']) == 1
  assert get({'foo': 1}, ['bar']) == None
  assert get({'foo': 1}, ['bar'], 'the default') == 'the default'
  assert get({'foo': {'bar': 'hello'}}, ['foo', 'bar']) == 'hello'
  assert get({'foo': {'bar': 'hello'}}, 'foo.bar') == 'hello'
  assert get({'foo': [{'bar': 'hello'}]}, 'foo.0.bar') == 'hello'
  assert get({'foo': [{'bar': 'hello'}]}, 'foo.1') == None
  assert get({'foo': [{'bar': 'hello'}]}, 'foo.1.bar') == None
  assert get(['foo', 'bar'], '1') == 'bar'
  assert get(['foo', 'bar'], '2') == None

如果您想使用另一个库来解决问题，这是最好的方法

https://github.com/maztohir/dict-path

from dict-path import DictPath

data_dict = {
  "foo1": "bar1",
  "foo2": "bar2",
  "foo3": {
     "foo4": "bar4",
     "foo5": {
        "foo6": "bar6",
        "foo7": "bar7",
     },
  }
}

data_dict_path = DictPath(data_dict)
data_dict_path.get('key1/key2/key3')

你可以使用get两次:

example_dict.get('key1', {}).get('key2')

如果key1或key2不存在，则返回None。

注意，如果example_dict['key1']存在但不是dict(或具有get方法的类dict对象)，仍然可能引发AttributeError。如果example_dict['key1']不可下标，你发布的try..except代码将引发TypeError。

另一个区别是try…除非在第一次丢失钥匙后立即发生短路。get调用链则不然。

如果您希望保留语法example_dict['key1']['key2']，但不希望它引发KeyErrors，那么您可以使用哈希recipe:

class Hasher(dict):
    # https://stackoverflow.com/a/3405143/190597
    def __missing__(self, key):
        value = self[key] = type(self)()
        return value

example_dict = Hasher()
print(example_dict['key1'])
# {}
print(example_dict['key1']['key2'])
# {}
print(type(example_dict['key1']['key2']))
# <class '__main__.Hasher'>

注意，当缺少一个键时，返回一个空的hash。

因为Hasher是dict的一个子类，你可以像使用dict一样使用Hasher。所有相同的方法和语法都是可用的，哈希器只是以不同的方式对待缺失的键。

你可以像这样把一个普通字典转换成哈希:

hasher = Hasher(example_dict)

并将哈希转换为普通字典一样容易:

regular_dict = dict(hasher)

另一种选择是在helper函数中隐藏丑陋的代码:

def safeget(dct, *keys):
    for key in keys:
        try:
            dct = dct[key]
        except KeyError:
            return None
    return dct

这样你剩下的代码就可以保持相对的可读性:

safeget(example_dict, 'key1', 'key2')