在确定是否只有一些键匹配的情况下，这是有效的:

any_keys_i_seek = ["key1", "key2", "key3"]

if set(my_dict).intersection(any_keys_i_seek):
    # code_here
    pass

还有另一个选项，如果只有一些键匹配:

any_keys_i_seek = ["key1", "key2", "key3"]

if any_keys_i_seek & my_dict.keys():
    # code_here
    pass

如果你想:

还可以获取键的值 多查字典

然后:

from operator import itemgetter
foo = {'foo':1,'zip':2,'zam':3,'bar':4}
keys = ("foo","bar") 
getter = itemgetter(*keys) # returns all values
try:
    values = getter(foo)
except KeyError:
    # not both keys exist
    pass

我认为这是最聪明和最精辟的。

{'key1','key2'} <= my_dict.keys()

那么使用呢?

 if reduce( (lambda x, y: x and foo.has_key(y) ), [ True, "foo", "bar"] ): # do stuff

>>> ok
{'five': '5', 'two': '2', 'one': '1'}

>>> if ('two' and 'one' and 'five') in ok:
...   print "cool"
... 
cool

这似乎有用

Alex Martelli的解决方案集(查询)<= set(my_dict)是最短的代码，但可能不是最快的。假设Q = len(查询)和D = len(my_dict)。

这需要O(Q) + O(D)来创建两个集，然后(希望如此!)只需要O(min(Q,D))来进行子集测试——当然，假设Python集查找是O(1)——这是最坏的情况(当答案为True时)。

hughdbrown (et al?) all(k in my_dict for k in queries)的生成器解决方案是最差情况O(Q)。

复杂的因素: (1)基于set的小工具中的循环都是以c速度完成的，而基于any的小工具是在字节码上循环的。 (2)基于任意的小工具的调用者可以使用任何关于失败概率的知识来对查询项进行相应的排序，而基于集的小工具则不允许这样的控制。

一如既往，如果速度很重要，那么在操作条件下进行基准测试是个好主意。