我通过寻找一个相当类似的解决方案找到了这篇文章。如果要从字典中选取多个元素，可以使用:

idx_picks = np.random.choice(len(d), num_of_picks, replace=False) #(Don't pick the same element twice)
result = dict ()
c_keys = [d.keys()] #not so efficient - unfortunately .keys() returns a non-indexable object because dicts are unordered
for i in idx_picks:
    result[c_keys[i]] = d[i]

如果你不想使用随机模块，你也可以尝试popitem():

>> d = {'a': 1, 'b': 5, 'c': 7}
>>> d.popitem()
('a', 1)
>>> d
{'c': 7, 'b': 5}
>>> d.popitem()
('c', 7)

因为字典不保留顺序，所以使用popitem可以从字典中获得任意(但不是严格随机)顺序的项。

还要记住，popitem从字典中删除键值对，正如文档中所述。

Popitem()用于对字典进行破坏性迭代

从字典集dict_data中选择50个随机键值:

sample = random.sample(set(dict_data.keys()), 50)

我假设你在做一个类似测验的应用程序。对于这种应用程序，我写了一个函数，如下所示:

def shuffle(q):
"""
The input of the function will 
be the dictionary of the question
and answers. The output will
be a random question with answer
"""
selected_keys = []
i = 0
while i < len(q):
    current_selection = random.choice(q.keys())
    if current_selection not in selected_keys:
        selected_keys.append(current_selection)
        i = i+1
        print(current_selection+'? '+str(q[current_selection]))

如果我将输入问题={'委内瑞拉':'加拉加斯'，'加拿大':'多伦多'}，并调用函数shuffle(问题)，那么输出将如下:

VENEZUELA? CARACAS
CANADA? TORONTO

您还可以通过调整选项进一步扩展此功能

我通过寻找一个相当类似的解决方案找到了这篇文章。如果要从字典中选取多个元素，可以使用:

idx_picks = np.random.choice(len(d), num_of_picks, replace=False) #(Don't pick the same element twice)
result = dict ()
c_keys = [d.keys()] #not so efficient - unfortunately .keys() returns a non-indexable object because dicts are unordered
for i in idx_picks:
    result[c_keys[i]] = d[i]

一种方法是:

import random
d = {'VENEZUELA':'CARACAS', 'CANADA':'OTTAWA'}
random.choice(list(d.values()))

编辑:在最初的帖子发布几年后，这个问题被修改了，现在是一对，而不是一个。最后一行现在应该是:

country, capital = random.choice(list(d.items()))