好吧，这个问题已经困扰过我几次了，谢谢你的提问。

上面的答案似乎是一个很好的解决方案，但如果你在你的代码中使用它，我认为包装功能是有意义的。此外，这里有两个可能的用例:一个是关心是否所有关键字都在原始字典中。还有一个你不知道的地方。如果能对两者一视同仁就好了。

所以，为了我的二分之一的价值，我建议写一个字典的子类，例如。

class my_dict(dict):
    def subdict(self, keywords, fragile=False):
        d = {}
        for k in keywords:
            try:
                d[k] = self[k]
            except KeyError:
                if fragile:
                    raise
        return d

现在您可以使用orig_dict.subdict(关键字)提取子字典

使用例子:

#
## our keywords are letters of the alphabet
keywords = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
#
## our dictionary maps letters to their index
d = my_dict([(k,i) for i,k in enumerate(keywords)])
print('Original dictionary:\n%r\n\n' % (d,))
#
## constructing a sub-dictionary with good keywords
oddkeywords = keywords[::2]
subd = d.subdict(oddkeywords)
print('Dictionary from odd numbered keys:\n%r\n\n' % (subd,))
#
## constructing a sub-dictionary with mixture of good and bad keywords
somebadkeywords = keywords[1::2] + 'A'
try:
    subd2 = d.subdict(somebadkeywords)
    print("We shouldn't see this message")
except KeyError:
    print("subd2 construction fails:")
    print("\toriginal dictionary doesn't contain some keys\n\n")
#
## Trying again with fragile set to false
try:
    subd3 = d.subdict(somebadkeywords, fragile=False)
    print('Dictionary constructed using some bad keys:\n%r\n\n' % (subd3,))
except KeyError:
    print("We shouldn't see this message")

如果你运行上面所有的代码，你应该会看到(类似于)下面的输出(抱歉格式化):

Original dictionary: {'a': 0, 'c': 2, 'b': 1, 'e': 4, 'd': 3, 'g': 6, 'f': 5, 'i': 8, 'h': 7, 'k': 10, 'j': 9, 'm': 12, 'l': 11, 'o': 14, 'n': 13, 'q': 16, 'p': 15, 's': 18, 'r': 17, 'u': 20, 't': 19, 'w': 22, 'v': 21, 'y': 24, 'x': 23, 'z': 25} Dictionary from odd numbered keys: {'a': 0, 'c': 2, 'e': 4, 'g': 6, 'i': 8, 'k': 10, 'm': 12, 'o': 14, 'q': 16, 's': 18, 'u': 20, 'w': 22, 'y': 24} subd2 construction fails: original dictionary doesn't contain some keys Dictionary constructed using some bad keys: {'b': 1, 'd': 3, 'f': 5, 'h': 7, 'j': 9, 'l': 11, 'n': 13, 'p': 15, 'r': 17, 't': 19, 'v': 21, 'x': 23, 'z': 25}

使用地图(halfdanrump的答案)对我来说是最好的，尽管还没有计时……

但是如果你使用一个字典，如果你有一个big_dict:

一定要确保你遍历了要求。这是至关重要的，并且会影响算法的运行时间(大O, theta，你能想到的) 把它写得足够通用，以避免在没有键的情况下出现错误。

例如:

big_dict = {'a':1,'b':2,'c':3,................................................}
req = ['a','c','w']

{k:big_dict.get(k,None) for k in req )
# or 
{k:big_dict[k] for k in req if k in big_dict)

请注意，在相反的情况下，req很大，但my_dict很小，您应该通过my_dict进行循环。

一般来说，我们在做一个交集问题的复杂度是O(min(len(dict)) min(len(req)))Python自己的intersection实现考虑了两个集合的大小，所以它看起来是最优的。而且，作为c语言的核心库的一部分，可能比大多数未优化的python语句要快。 因此，我考虑的解决方案是:

dict = {'a':1,'b':2,'c':3,................................................}
req = ['a','c','w',...................]

{k:dic[k] for k in set(req).intersection(dict.keys())}

它将关键操作移到python的c代码中，并适用于所有情况。

此答案使用与所选答案类似的字典推导，但不会对缺失项进行省略。

Python 2版本:

{k:v for k, v in bigDict.iteritems() if k in ('l', 'm', 'n')}

Python 3版本:

{k:v for k, v in bigDict.items() if k in ('l', 'm', 'n')}

你也可以使用map(这是一个非常有用的函数):

sd = dict(map(lambda k:(k, l.get(k, None))， l)))

例子:

large_dictionary = {'a1':123, 'a2':45, 'a3':344}
list_of_keys = ['a1', 'a3']
small_dictionary = dict(map(lambda key: (key, large_dictionary.get(key, None)), list_of_keys))

PS:我借用了.get(键，None)从以前的答案:)

如果有人想要字典的前几项n而不知道键:

n = 5 # First Five Items
ks = [*dikt.keys()][:n]
less_dikt = {i: dikt[i] for i in ks}

interesting_keys = ('l', 'm', 'n')
subdict = {x: bigdict[x] for x in interesting_keys if x in bigdict}