堆队列是一个通用的解决方案，它允许你提取按值排序的前n个键:

from heapq import nlargest

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}

res1 = nlargest(1, stats, key=stats.__getitem__)  # ['b']
res2 = nlargest(2, stats, key=stats.__getitem__)  # ['b', 'a']

res1_val = next(iter(res1))                       # 'b'

注意dict类型。__getitem__是由语法糖dict[]调用的方法。与dict相反。如果没有找到键，它将返回KeyError，这在这里是不可能发生的。

key, value = max(stats.iteritems(), key=lambda x:x[1])

如果你不关心价值(我会很惊讶，但是)，你可以做:

key, _ = max(stats.iteritems(), key=lambda x:x[1])

我更喜欢元组解包，而不是表达式末尾的[0]下标。 我从来都不太喜欢lambda表达式的可读性，但我发现这个比operator.itemgetter(1)更好。

对于科学python用户，这里有一个使用Pandas的简单解决方案:

import pandas as pd
pd.Series({'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100}).idxmax()

>>> b

根据所选答案中的注释迭代解决方案…

在Python 3中:

max(stats.keys(), key=(lambda k: stats[k]))

在Python 2中:

max(stats.iterkeys(), key=(lambda k: stats[k]))

堆队列是一个通用的解决方案，它允许你提取按值排序的前n个键:

from heapq import nlargest

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}

res1 = nlargest(1, stats, key=stats.__getitem__)  # ['b']
res2 = nlargest(2, stats, key=stats.__getitem__)  # ['b', 'a']

res1_val = next(iter(res1))                       # 'b'

注意dict类型。__getitem__是由语法糖dict[]调用的方法。与dict相反。如果没有找到键，它将返回KeyError，这在这里是不可能发生的。

只是添加一个你想要选择某些键而不是所有键的情况:

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100, 'd':3000, 'e':3000}
keys_to_search = ["a", "b", "c"]

max([k for k in keys_to_search], key=lambda x: stats[x])```