**在 Python 中遍历字典的值，最直接且规范的方式是使用 dict.values() 视图并结合 for 循环：for v in d.values()。这种方法无需创建拷贝，内存友好且语义清晰。**当需要筛选或转换值时，优先使用生成器或推导式以保持惰性迭代；只有在确实需要随机访问或多次遍历时，才将值转换为列表。若同时需要键与值，可改用 dict.items() 并在循环体内取 v。配合类型标注与代码规范，可以让遍历更安全、可读与可维护。

# Python遍历字典的值：方法与性能实践

## 一、核心概念与语法

在 Python 中，字典（dict）是一种基于哈希表的映射结构，遍历字典的值通常依赖内置的 dict.values()。**dict.values() 返回的是“视图对象”（dictionary view），它是一个可迭代的动态窗口，反映字典当前的值集合，而非立即拷贝。**这意味着当字典内容变化时，视图对象也会随之变化，避免了不必要的内存与时间开销。基于视图遍历值的基本写法是 for v in d.values():，既简洁又符合 Pythonic 风格。

与 Python 2 不同，Python 3 对字典迭代 API 做了系统性改进，强调视图语义与惰性迭代以提升性能与可读性。**在 Python 3.7+ 中，字典保持插入顺序，这有利于遍历时的可预测性与一致性，但顺序语义不能被过度依赖于算法正确性。**当业务逻辑需要固定顺序时，建议在遍历前明确排序，如 for v in sorted(d.values()) 或配合 key 函数排序，以确保稳定输出而不依赖实现细节。

此外，字典视图的迭代属于“单次线性扫描”，时间复杂度约为 O(n)。**如果你的代码在遍历时需要进行计算、过滤或转换，优先使用生成器表达式与推导式来保持惰性与清晰：例如 (f(v) for v in d.values()) 或 [f(v) for v in d.values() if cond(v)]。**这种方式不仅表达直观，也能减少临时中间容器的开销，提高在大规模数据场景中的吞吐表现。

## 二、遍历方式与示例

日常遍历字典值最常见的范式是 for v in d.values():。**这种写法语义明确：我们只关心 value，不关心 key；同时它对内存友好，因为不创建列表拷贝。**若同时需要访问键和值（例如记录日志或聚合统计），可以使用 for k, v in d.items(): 来遍历键值对，并在循环体中使用 v 完成相同的处理。通过这两种方式，可以覆盖绝大多数字典值遍历的业务场景。

当需要对值进行过滤或映射转换时，推导式与生成器表达式是清晰又高效的工具。**例如要筛选数值型并求平方，可写 [v*v for v in d.values() if isinstance(v, (int, float))]；若不立即物化结果，则改为 (v*v for v in d.values() if isinstance(v, (int, float)))。**生成器表达式可以与 sum、any、all 等函数连用，既节省内存又减少一次性拷贝，特别适合流式处理或懒加载的场合。

当确实需要随机访问或多次遍历时，转为列表是合理选择。**list(d.values()) 会生成一个独立拷贝，不随原字典变化；这在缓存快照或需要索引访问（如 values_list[0]）时很有用。**但要谨慎，列表化会增加时间与内存成本，不适合大字典或在性能敏感路径中频繁执行。一个良好实践是在需要时才进行列表化，同时避免在循环体内重复转换。

### 遍历值的常见写法示例
```python
data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

# 只遍历值
for v in data.values():
    print(v)

# 过滤与映射：保留偶数，平方
squares = [v*v for v in data.values() if v % 2 == 0]

# 惰性生成器：与聚合函数组合
total = sum(v for v in data.values())

# 同时需要键和值：从 items() 拿值
for k, v in data.items():
    if v > 1:
        print(k, v)
```

### 方式与特性对比
| 方式 | 返回类型/迭代语义 | 是否拷贝 | 是否反映字典更新 | 适用场景 | 注意事项 |
|---|---|---|---|---|---|
| d.values() | 视图对象/惰性迭代 | 否 | 是 | 标准遍历值 | 内存友好，语义清晰 |
| list(d.values()) | 列表/立即物化 | 是 | 否 | 需要随机访问或多次遍历 | 大字典慎用，拷贝成本 |
| (v for v in d.values()) | 生成器/惰性 | 否 | 是 | 流式处理、与聚合函数配合 | 一次性消费，重入需重建 |
| [f(v) for v in d.values()] | 列表推导/立即物化 | 是 | 否 | 转换后要复用结果 | 兼顾可读性与性能 |
| d.items() 再取 v | 视图对象/键值对 | 否 | 是 | 同时需键和值 | 稍有开销但信息完整 |

**这张表突出了“视图 vs 拷贝”“惰性 vs 立即物化”的核心差异，为在 Python 中遍历字典值选择合适方法提供直观参考。**在性能敏感路径中，优先考虑视图与惰性迭代；当业务需要稳定快照或索引访问时，再进行物化拷贝。

## 三、性能与内存优化

在字典值的遍历中，性能的关键在于避免不必要的拷贝与多次遍历。**dict.values() 提供惰性视图，可线性扫描值而不创建额外容器；与之相比，list(d.values()) 会完整复制所有值，时间与内存为 O(n)，对大字典影响显著。**对于仅需聚合或判断的场景，应使用生成器表达式与内建聚合函数（如 sum、any、all），减少临时列表的分配与回收。

从 CPython 的实现与文档可知，字典操作以均摊 O(1) 的查找与插入为基础，线性迭代为 O(n)（Python Software Foundation, 2024）。**因此，性能优化更多是策略性的：通过惰性迭代避免对象分配，通过短路逻辑提前结束遍历，通过局部变量绑定减少属性查找成本。**例如先把 values 绑定为本地变量 vals = d.values()，在循环中使用 for v in vals，可以微小地降低属性查找开销并提升可读性。

在需要排序或去重的场景，务必意识到额外的复杂度与内存成本。**对值排序通常为 O(n log n) 并创建新列表；如果只需前 k 个值，可配合 heapq.nlargest 以降低开销。**对值去重应优先考虑集合 set 的特性，如 set(d.values()) 直接形成唯一值集合，但这同样是拷贝操作。若数据规模较大，建议在生成阶段就控制重复值，从源头减少后续处理成本。

## 四、类型安全与可读性

当团队协作或代码基规模增加时，类型标注与静态检查会显著提升质量。**对 dict 的声明使用 Dict[K, V]、Mapping[K, V] 或内置泛型 dict[str, int] 等，让遍历值时的 V 类型更明确，从而避免 isinstance 大量出现。**若值为联合类型，如 Union[int, str]，可在循环内做模式分派或利用 match 语法（Python 3.10+）进行结构化处理，提升可读性。

可读性的另一个维度是表达清晰与一致性。**当仅需要值时，优先使用 d.values()；若同时用到键和值，则使用 d.items() 并在循环体中读取 v。**不要通过遍历键再取 d[k] 的方式来获取值，这样既冗余又不如直接遍历视图明确。对于复杂操作，将过滤、转换与聚合分层组织，并使用具名函数或局部函数提高可测试性与复用度。

异常处理与健壮性也与遍历模式相关。**在 EAFP（“先尝试再捕获”）风格下，遍历值时若存在不可处理类型，可在循环体内 try/except，并在 except 中记录上下文信息以方便定位。**而在 LBYL（“先看再做”）风格下，遍历前通过预校验筛掉不合规数据。团队应统一策略，并通过文档或代码注释明确行为预期，减少隐性错误与维护成本。

## 五、实战场景与案例

在日志与配置处理场景中，字典值往往包含多样类型：数字、字符串、嵌套字典与列表。**遍历值时，先通过 isinstance 或抽象协议（如支持 __len__ 与 __iter__）识别可迭代对象，再递归或平铺处理，避免对非容器值误操作。**例如汇总所有数值类型的配置项可采用 sum(v for v in config.values() if isinstance(v, (int, float)))，既表达清晰又高效。

数据清洗与分析中，常见需求是过滤脏值与转码。**当字典值包含 None、空字符串或无效标记时，使用生成器表达式过滤，如 (normalize(v) for v in data.values() if v not in invalid_set)。**若后续要复用结果，可用列表推导一次性物化；如果只用于单次聚合，如计数或求和，惰性管道更节省资源。结合 itertools、functools，可构建更复杂的流水线而仍保持清晰。

在服务端返回 JSON 的处理上，遍历字典值对于提取业务字段与统计非常常见。**例如统计用户事件的数值字段，可写 sum(ev for ev in payload.values() if isinstance(ev, int)); 若需要连同键输出报表，则改用 items() 在循环体内处理 v 并拼接键名。**对于层级较深的结构，建议先归一化或拍平字典（如将嵌套层级映射到扁平键），再基于 values 做聚合，减少在循环体内的条件分支与嵌套复杂度。

## 六、团队协作与规范

随着代码规模与团队人数增长，保证遍历模式的一致性尤为重要。**团队可制定“只取值用 values，需键值用 items，避免 keys+索引”的风格准则，并在代码评审中持续执行。**配合静态检查工具与单元测试，对过滤与转换逻辑进行边界与异常案例的覆盖，让遍历行为在变更中保持稳定。文档中应包含字典视图语义说明与性能指南，帮助新成员快速理解。

在项目协作层面，组织可以将这类编码规范与示例纳入知识库或模板工程，并在需求变动时同步更新。**当涉及研发流程管理与跨团队协作时，可使用项目协作系统归档代码规范、示例片段与性能基线，便于复用与审查。**在这类场景中，[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)（研发项目全流程管理系统）能够承载规范文档、代码评审清单与持续集成任务的关联，帮助团队在字典遍历等细节上形成可追踪的协作流程。

此外，迭代性能与资源占用的基线测试也应纳入工程实践。**通过将性能基准与规范文档绑定到协作平台任务中，确保每次涉及字典遍历的改动都能经过度量与验证。**这类流程化的治理可以降低线上风险，并提升知识传承的效率。结合代码片段库与自动化检查，能让“惰性迭代优先”“拷贝谨慎使用”的原则在日常开发中得到持续落实。

## 七、总结与未来趋势

综合来看，**在 Python 中遍历字典的值，以 d.values() 为默认入口，配合 for 循环、生成器与推导式即可覆盖大部分需求。**性能上尽量避免不必要的列表化拷贝；当需索引访问或稳定快照时再物化。与类型标注、异常策略和统一风格结合，能显著提升代码可读性与长期可维护性，降低隐性错误与性能损耗。

展望未来，Python 在字典实现上的优化仍在演进，包含更好的内存布局与属性访问速度（Python Software Foundation, 2024）。**随语言特性迭代（如结构化模式匹配、增强的 typing 工具链以及更强的优化工具），围绕字典值的遍历会更安全、更高效与更易表达。**组织可将这些最佳实践融入工程规范，并通过项目管理与协作系统（如将规范与基线托管在 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的知识库与任务流中）实现持续改进与可追踪落地。

参考与资料来源
- Python Software Foundation. Python 3.12 Documentation: Built-in Types — dict, 2024. https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mapping-types-dict
- Hettinger, R. PEP 3106 — Revamping dict.keys(), dict.values(), and dict.items(), 2006. https://peps.python.org/pep-3106/

在Python中，可以使用字典对象的values()方法来获得包含所有值的视图对象。比如，dict.values()会返回一个包含所有字典值的可迭代对象，方便进行遍历或其他操作。

使用dict.values()方法获取字典值

我想知道如何在Python中快速获取一个字典里的所有值，有没有简便的方法？

怎样获取Python字典中的所有值？

可以通过for value in dict.values()的方式遍历字典中的全部值。该写法简洁明了，适用于遍历需要处理每一个值的场景。也可以结合列表推导式进行操作。

使用for循环遍历字典值的方法

在Python中遍历字典的值，通常有哪些代码范例值得学习？

遍历字典的值时，有哪些常用的写法？

使用dict.values()方法时，得到的仅是字典的值，不包含键。避免使用dict.items()或直接遍历字典（默认遍历的是键），这样能保证只处理字典的值，减少逻辑混淆。

专注于values()方法避免键或项的干扰

在遍历字典值时，我该如何确保只操作值本身，不混淆键或键值对？

遍历字典值时怎样避免误用字典的键或键值对？

PingCodeDocs

本文围绕在Python中如何遍历字典的值给出直接答案与实践路径：使用dict.values()结合for循环是标准且高效的做法；当需要过滤或转换时，采用生成器或推导式以保持惰性迭代；只有在需要随机访问或稳定快照时才将值列表化。文章从语法与视图语义、性能与内存、类型与可读性到场景案例与团队协作进行系统阐述，并提供对比表与权威来源支撑，最后总结趋势与工程化落地建议。

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