Python 在字典中按值获取键

我制作了一个函数，可以在

字典中查找年龄，并显示匹配的名称：

dictionary = {'george' : 16, 'amber' : 19}
search_age = raw_input("Provide age")
for age in dictionary.values():
    if age == search_age:
        name = dictionary[age]
        print name

我知道如何比较和找出年龄，但我不知道如何显示这个人的名字。此外，由于第5行的原因，我得到了一个
KeyError
。我知道这不正确，但我不知道如何让它向后搜索。
如果您想要姓名和年龄，您应该使用
.items（）
，它将为您提供键
（键，值）
元组：

for name, age in mydict.items():
    if age == search_age:
        print name

您可以在
for
循环中将元组解压为两个单独的变量，然后匹配年龄

你也应该考虑翻阅字典，如果你一般都是按年龄看，没有两个人有相同的年龄：

{16: 'george', 19: 'amber'}

所以你可以通过简单的操作来查找一个年龄的名字

mydict[search_age]

我一直称它为
mydict
而不是
list
，因为
list
是内置类型的名称，您不应该将该名称用于其他任何内容

您甚至可以在一行中获得具有给定年龄的所有人的列表：

[name for name, age in mydict.items() if age == search_age]

或者，如果每个年龄只有一个人：

next((name for name, age in mydict.items() if age == search_age), None)

这只会给你
无
，如果没有同龄的人

<> P>最后，如果<代码> DIST很长，你在Python 2上，你应该考虑使用<代码> .ItIdTimes（）/Cl>而不是<代码>。

它为您提供键

（键，值）

元组：

for name, age in mydict.items():
    if age == search_age:
        print name

您可以在

for

循环中将元组解压为两个单独的变量，然后匹配年龄

你也应该考虑翻阅字典，如果你一般都是按年龄看，没有两个人有相同的年龄：

{16: 'george', 19: 'amber'}

所以你可以通过简单的操作来查找一个年龄的名字

mydict[search_age]

我一直称它为

mydict

而不是

list

，因为

list

是内置类型的名称，您不应该将该名称用于其他任何内容

您甚至可以在一行中获得具有给定年龄的所有人的列表：

[name for name, age in mydict.items() if age == search_age]

或者，如果每个年龄只有一个人：

next((name for name, age in mydict.items() if age == search_age), None)

这只会给你

无

，如果没有同龄的人

---

<>最后，如果<代码> DICT很长，你在Python 2上，你应该考虑使用<代码> .ItItIdMe（）/Cl>而不是<代码>。code>dict不打算以这种方式使用

dictionary = {'george': 16, 'amber': 19}
search_age = input("Provide age")
for name, age in dictionary.items():  # for name, age in dictionary.iteritems():  (for Python 2.x)
    if age == search_age:
        print(name)

---

没有

dict

不打算以这种方式使用

dictionary = {'george': 16, 'amber': 19}
search_age = input("Provide age")
for name, age in dictionary.items():  # for name, age in dictionary.iteritems():  (for Python 2.x)
    if age == search_age:
        print(name)

或者在Python 3.x中：

mydict = {'george': 16, 'amber': 19}
print(list(mydict.keys())[list(mydict.values()).index(16)])  # Prints george

基本上，它在一个列表中分隔字典的值，找到您拥有的值的位置，并在该位置获取键

有关Python 3中的

keys（）

和

.values（）

的详细信息：

或者在Python 3.x中：

mydict = {'george': 16, 'amber': 19}
print(list(mydict.keys())[list(mydict.values()).index(16)])  # Prints george

基本上，它在一个列表中分隔字典的值，找到您拥有的值的位置，并在该位置获取键

---

关于Python 3中的

keys（）

和

.values（）

的更多信息：

我想指出哪些方法是最快的，以及在什么情况下：

以下是我（在2012年MacBook Pro上）进行的一些测试

def方法1（记录、搜索）：
在dict.iteritems（）中，姓名、年龄为：
如果年龄==搜索年龄：
返回名称
定义方法2（dict、搜索年龄）：
返回[name for name，dict.iteritems（）中的年龄，如果年龄==搜索年龄]
定义方法3（dict、搜索年龄）：
返回目录键（）[目录值（）.索引（搜索年龄）]

每个方法的

profile.run（）

结果100000次：

方法1：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method1(dict, 16)")
     200004 function calls in 1.173 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method1(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 2.928 seconds

方法2：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method2(dict, 16)")
     200004 function calls in 1.222 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method2(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 3.872 seconds

方法3：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method3(dict, 16)")
     400004 function calls in 2.125 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method3(UIC_CRS,'7088380')")
     40004 function calls in 1.176 seconds

这表明对于一个小的dict，方法1是最快的。这很可能是因为它返回第一个匹配项，而不是像方法2这样的所有匹配项（请参见下面的注释）

---

有趣的是，在我有2700个条目的dict上执行相同的测试，我得到了完全不同的结果（这次运行10000次）：

方法1：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method1(dict, 16)")
     200004 function calls in 1.173 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method1(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 2.928 seconds

方法2：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method2(dict, 16)")
     200004 function calls in 1.222 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method2(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 3.872 seconds

方法3：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method3(dict, 16)")
     400004 function calls in 2.125 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method3(UIC_CRS,'7088380')")
     40004 function calls in 1.176 seconds

所以在这里，方法3要快得多。只需显示dict的大小将影响您选择的方法

注:

• 方法2返回所有名称的列表，而方法1和3只返回第一个匹配项
• 我没有考虑内存使用。我不确定方法3是否创建了两个额外的列表（

  keys（）

  和

  values（）

  ）并将它们存储在内存中

---

我想指出哪种方法最快以及在什么情况下最快会很有趣：

以下是我（在2012年MacBook Pro上）进行的一些测试

def方法1（记录、搜索）：
在dict.iteritems（）中，姓名、年龄为：
如果年龄==搜索年龄：
返回名称
定义方法2（dict、搜索年龄）：
返回[name for name，dict.iteritems（）中的年龄，如果年龄==搜索年龄]
定义方法3（dict、搜索年龄）：
返回目录键（）[目录值（）.索引（搜索年龄）]

每个方法的

profile.run（）

结果100000次：

方法1：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method1(dict, 16)")
     200004 function calls in 1.173 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method1(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 2.928 seconds

方法2：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method2(dict, 16)")
     200004 function calls in 1.222 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method2(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 3.872 seconds

方法3：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method3(dict, 16)")
     400004 function calls in 2.125 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method3(UIC_CRS,'7088380')")
     40004 function calls in 1.176 seconds

这表明对于一个小的dict，方法1是最快的。这很可能是因为它返回第一个匹配项，而不是像方法2这样的所有匹配项（请参见下面的注释）

---

有趣的是，在我有2700个条目的dict上执行相同的测试，我得到了完全不同的结果（这次运行10000次）：

方法1：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method1(dict, 16)")
     200004 function calls in 1.173 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method1(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 2.928 seconds

方法2：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method2(dict, 16)")
     200004 function calls in 1.222 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method2(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 3.872 seconds

方法3：

>>> profile.run("for i in range(0,100000): method3(dict, 16)")
     400004 function calls in 2.125 seconds

>>> profile.run("for i in range(0,10000): method3(UIC_CRS,'7088380')")
     40004 function calls in 1.176 seconds

所以在这里，方法3要快得多。只需显示dict的大小将影响您选择的方法

注:

• 方法2返回所有名称的列表，而方法1和3只返回第一个匹配项
• 我没有考虑内存使用。我不确定方法3是否会创建2个额外的l

  names_dict = {'george':16,'amber':19}
  search_age = int(raw_input("Provide age"))
  key = names_dict.keys()[names_dict.values().index(search_age)]
  

  import pandas as pd
  list = {'george':16,'amber':19}
  lookup_list = pd.Series(list)
  

  lookup_list[lookup_list.values == 19]
  

  Out[1]: 
  amber    19
  dtype: int64
  

  answer = lookup_list[lookup_list.values == 19].index
  answer = pd.Index.tolist(answer)
  

  get_key = lambda v, d: next(k for k in d if d[k] is v)
  

  def getKey(dct,value):
       return [key for key in dct if (dct[key] == value)]
  

  mydict = {'george':16,'amber':19}
  res = dict((v,k) for k,v in mydict.iteritems())
  print(res[16]) # Prints george
  

  mydict = {'george':16,'amber':19}
  res = dict((v,k) for k,v in mydict.items())
  print(res[16]) # Prints george
  

  print(res.get(16)) # Prints george
  

  reversed_dictionary = dict(map(reversed, dictionary.items()))
  

  d = {'Adams': [18, 29, 30],
       'Allen': [9, 27],
       'Anderson': [24, 26],
       'Bailey': [7, 30],
       'Baker': [31, 7, 10, 19],
       'Barnes': [22, 31, 10, 21],
       'Bell': [2, 24, 17, 26]}
  

  for key in d.keys():    
      if 24 in d[key]:
          print(key)
  

  filter( lambda x, dictionary=dictionary, search_age=int(search_age): dictionary[x] == search_age  , dictionary )
  

  >>> dictionary = {'george' : 16, 'amber' : 19, 'frank': 19}
  >>>
  >>> age = 19
  >>> name = [k for k in dictionary.keys() if dictionary[k] == age]; name
  ['george', 'frank']
  >>>
  >>> age = (16, 19)
  >>> name = [k for k in dictionary.keys() if dictionary[k] in age]; name
  ['george', 'amber', 'frank']
  >>>
  >>> age = (22, 25)
  >>> name = [k for k in dictionary.keys() if dictionary[k] in age]; name
  []