遍历Python字典有三种核心方式：仅遍历键（for key in dict）、仅遍历值（for value in dict.values()）、同时遍历键值对（for key, value in dict.items()），其中items()在需同时访问键值时效率最高；直接修改遍历中的字典会引发运行时错误，应通过遍历副本或构建新字典解决；高级技巧包括字典推导式、结合sorted()排序遍历及使用ChainMap合并多个字典视图。
在Python中，遍历字典核心上就是围绕着它的键、值，或者同时处理键值对进行的。理解这三者之间的细微差别和各自的适用场景，是高效处理字典数据的关键。这不仅仅是语法上的选择，更是对数据访问模式的一种思考。
解决方案
处理Python字典的遍历，我们通常有三种核心策略，每种都对应着不同的使用场景和效率考量。
1. 遍历键 (Keys)
这是最直接、也是默认的遍历方式。当你直接在一个字典对象上进行
for
循环时，Python会默认迭代它的所有键。
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my_dict = { 'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}print("--- 遍历键 (默认方式) ---")for key in my_dict: # 也可以显式地写成 for key in my_dict.keys(): print(f"键: {key}") # 如果需要值，可以通过键再次访问 # print(f"键: {key}, 值: {my_dict[key]}")
这种方式适合你只需要处理字典的键，或者需要根据键来执行一些操作（比如检查键是否存在，或者根据键获取对应的值）。我个人觉得，当你只是想看看字典里都有哪些“标签”时，这种方式最直观。
2. 遍历值 (Values)
如果你只关心字典中存储的数据本身，而不需要知道这些数据对应的键是什么，那么直接遍历值会更简洁。
my_dict = { 'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}print("n--- 遍历值 ---")for value in my_dict.values(): print(f"值: {value}")
这种方法在处理一些统计或聚合任务时特别方便，比如计算所有数值的总和，或者检查某个值是否存在于字典中。它避免了不必要的键查找，代码也更清晰。
3. 遍历键值对 (Items)
这是我最常用，也最推荐的方式，因为它一次性提供了键和值，避免了在循环内部通过键再次查找值的操作。这在大多数需要同时处理键和值的场景下，效率更高，代码也更优雅。
my_dict = { 'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}print("n--- 遍历键值对 ---")for key, value in my_dict.items(): print(f"键: {key}, 值: {value}")
当你需要根据键和值同时进行判断、修改或构建新的数据结构时，
items()
方法简直是量身定制。它不仅提高了可读性，也减少了潜在的性能开销，尤其是在字典很大的时候。
Python字典遍历时，哪种方法性能最好？
关于字典遍历的性能，这其实是个很有趣的问题，也常常引人思考。从我的经验来看，大多数情况下，现代Python解释器对这几种遍历方式都做了很好的优化，所以对于一般的字典大小和应用场景，你可能不会感受到明显的性能差异。不过，如果要深究，
my_dict.items()
通常被认为是效率最高的选择，尤其是在你需要同时访问键和值时。
为什么呢？当你使用
for key in my_dict:
然后在循环内部用
my_dict[key]
获取值时，实际上你执行了两次操作：一次是迭代键，另一次是每次迭代时进行一次哈希查找来获取值。而
my_dict.items()
会一次性生成键值对的视图，并在每次迭代时直接返回一个元组
(key, value)
，这避免了重复的哈希查找。
当然，如果你只是需要键，那么
for key in my_dict:
或
for key in my_dict.keys():
自然是最快的，因为它只处理键。同理，只遍历值时
my_dict.values()
也是最直接高效的。
所以，与其纠结于微小的性能差异，我更倾向于根据“代码意图”来选择最清晰、最符合逻辑的遍历方式。如果需要键值对，就用
items()
；如果只关心键，就直接迭代字典；如果只关心值，就用
values()
。代码的可读性和维护性往往比那一点点微不足道的性能提升更重要。
如何在遍历字典时修改或删除元素？
在Python中，直接在遍历字典的同时修改或删除其元素，是一个常见的“陷阱”。当你尝试这么做时，Python通常会抛出
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
错误，因为你在迭代一个正在被改变的集合。这就像你站在一列火车上，同时试图改变这列火车的轨道，结果往往是混乱的。
那么，正确的做法是什么呢？核心思想是：不要在迭代时直接修改原字典。
1. 遍历副本进行修改/删除：
最常见的解决方案是遍历字典的一个副本，然后对原字典进行修改。
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}keys_to_delete = []# 遍历键的副本，收集要删除的键for key in list(my_dict.keys()): # 或者 my_dict.copy().keys() if my_dict[key] % 2 == 0: keys_to_delete.append(key)for key in keys_to_delete: del my_dict[key]print(f"修改后的字典 (删除偶数值): {my_dict}") # 输出: {'a': 1, 'c': 3}
或者，如果你想修改值：
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}new_values = {} # 或者直接在原字典上操作，但要遍历副本# 遍历副本，然后修改原字典for key in list(my_dict.keys()): if key == 'b': my_dict[key] = 20 else: my_dict[key] *= 10print(f"修改后的字典 (更新值): {my_dict}") # 输出: {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}
2. 构建一个新字典：
这通常是最安全、最“Pythonic”的方式，尤其当你需要基于旧字典的内容创建一个新字典时。
original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}filtered_dict = {}for key, value in original_dict.items(): if value % 2 != 0: # 只保留奇数值的键值对 filtered_dict[key] = valueprint(f"通过构建新字典过滤: {filtered_dict}") # 输出: {'a': 1, 'c': 3}
这种方法尤其适合进行过滤、转换或映射操作。它避免了所有关于运行时修改的复杂性，代码也通常更简洁。
我个人在遇到需要修改字典的情况时，如果改动不复杂，会倾向于收集键/值，然后一次性操作。但如果涉及复杂的过滤或转换逻辑，直接构建一个新字典会让我感觉更安心，也更符合函数式编程的思路。
Python字典遍历有哪些高级技巧或不常见用法？
除了基础的遍历方式，Python还提供了一些更高级或更简洁的技巧来处理字典遍历，这些方法能让你的代码更富有表现力，也更高效。
1. 字典推导式 (Dictionary Comprehensions)
这是我个人非常喜欢的一个特性，它能以一种非常紧凑的方式创建新的字典。如果你需要基于现有字典的键值对进行过滤、转换或映射来生成另一个字典，字典推导式是首选。
original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}# 示例1: 过滤，只保留值大于2的键值对filtered_dict = {k: v for k, v in original_dict.items() if v > 2}print(f"过滤后的字典: {filtered_dict}") # 输出: {'c': 3, 'd': 4}# 示例2: 转换，将所有值翻倍doubled_dict = {k: v * 2 for k, v in original_dict.items()}print(f"值翻倍的字典: {doubled_dict}") # 输出: {'a': 2, 'b': 4, 'c': 6, 'd': 8}# 示例3: 键值互换 (假设值唯一且可哈希)inverted_dict = {v: k for k, v in original_dict.items()}print(f"键值互换的字典: {inverted_dict}") # 输出: {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}
字典推导式不仅代码量少，而且通常比传统的
for
循环加
if
条件创建新字典要快。它是一种非常“Pythonic”的表达方式。
2. 结合
sorted()
进行有序遍历
字典本身是无序的（在Python 3.7+版本中，字典会保留插入顺序，但这不代表它们是“排序”的）。如果你需要按键的字母顺序或数值大小进行遍历，可以先对键进行排序。
my_dict = {'apple': 3, 'orange': 1, 'banana': 2}print("n--- 按键排序遍历 ---")for key in sorted(my_dict.keys()): # 默认升序 print(f"{key}: {my_dict[key]}")# 输出:# apple: 3# banana: 2# orange: 1print("n--- 按值排序遍历 (不常见但有用) ---")# 使用 lambda 表达式指定排序的 keyfor key in sorted(my_dict, key=my_dict.get, reverse=True): # 按值降序 print(f"{key}: {my_dict[key]}")# 输出:# apple: 3# banana: 2# orange: 1
这里
sorted(my_dict, key=my_dict.get)
是一个非常巧妙的用法，它告诉
sorted
函数在排序时，不是直接比较键本身，而是比较每个键对应的值。这在很多数据分析和展示场景中非常实用。
3. 使用
collections.ChainMap
遍历多个字典
如果你有多个字典，想把它们当作一个单一的逻辑字典来遍历，而又不想实际合并它们（因为合并可能涉及键冲突和性能开销），
collections.ChainMap
是一个非常优雅的解决方案。
from collections import ChainMapdict1 = {'a': 1, 'b': 2}dict2 = {'b': 20, 'c': 3} # 注意 'b' 在两个字典中都存在dict3 = {'d': 4}combined_dict = ChainMap(dict1, dict2, dict3)print("n--- 使用 ChainMap 遍历多个字典 ---")for key, value in combined_dict.items(): print(f"{key}: {value}")# 输出 (注意 'b' 的值来自第一个字典 dict1):# b: 2# c: 3# a: 1# d: 4
ChainMap
会从左到右查找键，一旦找到就返回第一个匹配的值。这对于配置管理、多层上下文查找等场景非常有用，它提供了一种“视图”上的合并，而不是物理上的合并。
这些高级技巧和不常见用法，在特定场景下能大大提升代码的简洁性和效率。我发现，一旦你掌握了字典推导式，就很难再回到传统的
for
循环去构建新字典了，因为它实在是太方便了。
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