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

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，它将字典的值分离到一个列表中，找到所拥有值的位置，并在该位置获取键。

更多关于Python 3中的keys()和.values():如何从dict获取值列表?

下面是一个在python2和python3中都适用的解决方案:

dict((v, k) for k, v in list.items())[search_age]

直到[search_age]的部分构造反向字典(其中值是键，反之亦然)。 你可以创建一个helper方法来缓存这个反向字典，就像这样:

def find_name(age, _rev_lookup=dict((v, k) for k, v in ages_by_name.items())):
    return _rev_lookup[age]

或者更一般的是一个工厂，它会为你的一个或多个列表创建一个按年龄查找的方法

def create_name_finder(ages_by_name):
    names_by_age = dict((v, k) for k, v in ages_by_name.items())
    def find_name(age):
      return names_by_age[age]

所以你可以这样做:

find_teen_by_age = create_name_finder({'george':16,'amber':19})
...
find_teen_by_age(search_age)

注意，我将list重命名为ages_by_name，因为前者是预定义的类型。

我认为指出哪些方法是最快的，以及在什么情况下是最快的会很有趣:

以下是我在一台2012年的MacBook Pro上进行的一些测试

def method1(dict, search_age):
    for name, age in dict.iteritems():
        if age == search_age:
            return name

def method2(dict, search_age):
    return [name for name,age in dict.iteritems() if age == search_age]

def method3(dict, search_age):
    return dict.keys()[dict.values().index(search_age)]

profile.run()在每个方法上100,000次的结果:

方法1:

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

方法2:

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

方法3:

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

所以这表明，对于一个小字典，方法1是最快的。这很可能是因为它返回第一个匹配，而不是像方法2那样返回所有匹配(参见下面的注释)。

有趣的是，在我有2700个条目的字典上执行相同的测试，我得到了完全不同的结果(这次运行了10,000次):

方法1:

>>> 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(0,10000): method2(UIC_CRS,'7088380')")
     20004 function calls in 3.872 seconds

方法3:

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

这里，方法3要快得多。这表明字典的大小会影响你选择的方法。

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情况。我不确定方法3是否创建了2个额外的列表(keys()和values())并将它们存储在内存中。

这是你访问字典做你想做的事情的方式:

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

当然，你们的名字太离谱了，看起来像是要打印一个年龄，但它确实打印了名字。因为你是通过名字来访问的，所以如果你这样写会更容易理解:

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

更好的是:

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

key = next((k for k in my_dict if my_dict[k] == val), None)

你需要使用字典和字典的倒序。这意味着您需要另一种数据结构。如果你使用的是python 3，则使用enum模块;如果你使用的是python 2.7，则使用为python 2反向移植的enum34模块。

例子:

from enum import Enum

class Color(Enum): 
    red = 1 
    green = 2 
    blue = 3

>>> print(Color.red) 
Color.red

>>> print(repr(Color.red)) 
<color.red: 1=""> 

>>> type(Color.red) 
<enum 'color'=""> 
>>> isinstance(Color.green, Color) 
True 

>>> member = Color.red 
>>> member.name 
'red' 
>>> member.value 
1