有很多不错的答案，但我想强调一点。

您可以使用dict.pop（）方法和更通用的del语句从字典中删除项。它们都会对原始词典进行变异，因此您需要制作一份副本（详见下文）。

如果你提供给他们的密钥不在字典中，他们两个都会引发KeyError：

key_to_remove = "c"
d = {"a": 1, "b": 2}
del d[key_to_remove]  # Raises `KeyError: 'c'`

and

key_to_remove = "c"
d = {"a": 1, "b": 2}
d.pop(key_to_remove)  # Raises `KeyError: 'c'`

你必须注意这一点：

通过捕获异常：

key_to_remove = "c"
d = {"a": 1, "b": 2}
try:
    del d[key_to_remove]
except KeyError as ex:
    print("No such key: '%s'" % ex.message)

and

key_to_remove = "c"
d = {"a": 1, "b": 2}
try:
    d.pop(key_to_remove)
except KeyError as ex:
    print("No such key: '%s'" % ex.message)

通过执行检查：

key_to_remove = "c"
d = {"a": 1, "b": 2}
if key_to_remove in d:
    del d[key_to_remove]

and

key_to_remove = "c"
d = {"a": 1, "b": 2}
if key_to_remove in d:
    d.pop(key_to_remove)

但使用pop（）还有一种更简洁的方法-提供默认返回值：

key_to_remove = "c"
d = {"a": 1, "b": 2}
d.pop(key_to_remove, None)  # No `KeyError` here

除非您使用pop（）获取要删除的键的值，否则您可以提供任何内容，而不是必需的None。尽管在check中使用del可能会稍微快一些，因为pop（）是一个函数，其自身的复杂性会导致开销。通常情况并非如此，因此使用默认值的pop（）就足够了。

至于主要问题，你必须复制你的字典，保存原来的字典，并在不删除密钥的情况下创建一个新字典。

这里的一些其他人建议使用copy.deepcopy（）制作一个完整（深度）副本，这可能是一种过度的复制，使用copy.copy（）或dict.copy（）制作“普通”（浅）副本就足够了。字典保留对对象的引用作为键的值。因此，当您从字典中删除键时，将删除该引用，而不是被引用的对象。如果内存中没有其他对象的引用，则垃圾收集器稍后会自动删除对象本身。与浅拷贝相比，制作深度拷贝需要更多的计算，因此它通过制作拷贝、浪费内存和向GC提供更多的工作来降低代码性能，有时浅拷贝就足够了。

但是，如果您将可变对象作为字典值，并计划稍后在返回的字典中修改它们而不使用键，则必须进行深度复制。

使用浅拷贝：

def get_dict_wo_key(dictionary, key):
    """Returns a **shallow** copy of the dictionary without a key."""
    _dict = dictionary.copy()
    _dict.pop(key, None)
    return _dict


d = {"a": [1, 2, 3], "b": 2, "c": 3}
key_to_remove = "c"

new_d = get_dict_wo_key(d, key_to_remove)
print(d)  # {"a": [1, 2, 3], "b": 2, "c": 3}
print(new_d)  # {"a": [1, 2, 3], "b": 2}
new_d["a"].append(100)
print(d)  # {"a": [1, 2, 3, 100], "b": 2, "c": 3}
print(new_d)  # {"a": [1, 2, 3, 100], "b": 2}
new_d["b"] = 2222
print(d)  # {"a": [1, 2, 3, 100], "b": 2, "c": 3}
print(new_d)  # {"a": [1, 2, 3, 100], "b": 2222}

使用深度副本：

from copy import deepcopy


def get_dict_wo_key(dictionary, key):
    """Returns a **deep** copy of the dictionary without a key."""
    _dict = deepcopy(dictionary)
    _dict.pop(key, None)
    return _dict


d = {"a": [1, 2, 3], "b": 2, "c": 3}
key_to_remove = "c"

new_d = get_dict_wo_key(d, key_to_remove)
print(d)  # {"a": [1, 2, 3], "b": 2, "c": 3}
print(new_d)  # {"a": [1, 2, 3], "b": 2}
new_d["a"].append(100)
print(d)  # {"a": [1, 2, 3], "b": 2, "c": 3}
print(new_d)  # {"a": [1, 2, 3, 100], "b": 2}
new_d["b"] = 2222
print(d)  # {"a": [1, 2, 3], "b": 2, "c": 3}
print(new_d)  # {"a": [1, 2, 3, 100], "b": 2222}

在Python 3中，“dict”对象没有属性“remove”。

但使用immutables包，可以执行允许对Map对象应用更改并创建新的（派生的）Maps的突变：

import immutables
map = immutables.Map(a=1, b=2)
map1 = map.delete('b')
print(map, map1)
# will print:
#   <immutables.Map({'b': 2, 'a': 1})>
#   <immutables.Map({'a': 1})>

没有，除了

def dictMinus(dct, val):
   copy = dct.copy()
   del copy[val]
   return copy

然而，通常只创建稍微修改过的字典的副本可能不是一个好主意，因为这会导致相对较大的内存需求。通常最好记录旧字典（如果需要），然后修改它。

下面是使用列表理解的另一种变体：

original_d = {'a': None, 'b': 'Some'}
d = dict((k,v) for k, v in original_d.iteritems() if v)
# result should be {'b': 'Some'}

该方法基于本文中的答案：从字典中删除带有空字符串的键的有效方法

对于Python 3，这是

original_d = {'a': None, 'b': 'Some'}
d = dict((k,v) for k, v in original_d.items() if v)
print(d)

只需调用del d[“key”]。

然而，在生产中，检查d中是否存在“key”始终是一个好的做法。

if 'key' in d:
    del d['key']

…我如何从字典中删除项目以返回副本（即不修改原件）？

dict是用于此目的的错误数据结构。

当然，复制字典并从副本中弹出是有效的，建立一个新的字典并理解它也是有效的，但是所有的复制都需要时间，你已经用线性时间操作代替了恒定时间操作。并且所有这些活动副本一次占用每个副本的空间线性空间。

其他数据结构，如哈希数组映射尝试，正是为这种用例而设计的：添加或删除元素会在对数时间内返回副本，并与原始元素共享大部分存储空间。1

当然，也有一些缺点。性能是对数而不是常数（尽管基数较大，通常为32-128）。而且，虽然可以使非变异API与dict相同，但“变异”API明显不同。最重要的是，Python中没有HAMT电池。2

pyristent库是Python的基于HAMT的dict替换（以及各种其他类型）的一个非常可靠的实现。它甚至有一个漂亮的evolver API，用于将现有的变异代码尽可能平滑地移植到持久代码。但如果你想明确地返回拷贝而不是变异，你可以这样使用：

>>> from pyrsistent import m
>>> d1 = m(a=1, b=2)
>>> d2 = d1.set('c', 3)
>>> d3 = d1.remove('a')
>>> d1
pmap({'a': 1, 'b': 2})
>>> d2
pmap({'c': 3, 'a': 1, 'b': 2})
>>> d3
pmap({'b': 2})

d3=d1.remove（'a'）正是问题所要求的。

如果您在pmap中嵌入了dict和list等可变数据结构，那么仍然会存在别名问题，您只能通过一直保持不变，嵌入pmap和pvectors来解决这个问题。

1.HAMT在Scala、Clojure、Haskell等语言中也很流行，因为它们在无锁编程和软件事务内存方面表现得很好，但这两者在Python中都不太相关。

2.事实上，stdlib中有一个HAMT，用于contextvars的实现。先前撤回的政治公众人物解释了原因。但这是库的隐藏实现细节，而不是公共集合类型。