在日常的 Python 编程中，我们经常需要处理字典这种灵活而强大的数据结构。你肯定遇到过这样的情况：你有一个包含大量数据的字典，你的任务并不是去操作这些键，而是需要把所有的“值”提取出来，放到一个列表中进行后续的处理、分析或计算。虽然这看起来是一个非常基础的需求，但根据不同的使用场景和代码风格，Python 为我们提供了多种实现方式。在这篇文章中，我们将深入探讨这些不同的方法，从最简洁的内置函数到底层的循环实现，并结合 2026 年最新的开发理念，分析它们各自的性能特点和最佳实践。让我们通过实际的例子，一起掌握这些技巧。
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为什么需要提取字典的值？
在我们深入代码之前，先明确一下我们要做什么。假设我们有一个简单的字典 INLINECODEa2e65013，我们的目标是获得一个包含 INLINECODEcbe2f222 的列表。这看似简单，但在实际开发中，字典的值可能包含复杂的对象、计算结果或从数据库中读取的记录。掌握高效提取这些值的方法，是编写整洁 Python 代码的第一步。
方法一：使用 INLINECODE34891e48 结合 INLINECODE9ad16c18 函数
这是我们最推荐、也是最符合 Python 风格的方法。INLINECODE8a9ac8ce 对象内置了一个 INLINECODE76956ce8 方法，它返回一个包含字典中所有值的视图对象。
核心原理
在 Python 3 中，INLINECODE57e2186f 返回的是一个“视图”，而不是一个列表。这意味着它反映的是字典的实时状态——如果字典中的值发生了变化，视图也会随之改变。为了得到一个独立的、静态的列表，我们需要显式地使用 INLINECODE9a4410ac 函数将其转换。
代码示例
# 初始化示例字典
d = {‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘c‘: 3}
# 使用 values() 方法获取视图，然后通过 list() 转换为列表
# 这种方法代码简洁，可读性极高
res = list(d.values())
print(f"提取出的值列表: {res}")
# 输出: [1, 2, 3]
# 验证类型
print(f"转换后的类型: {type(res)}")
# 输出:
实战场景
当你只需要读取值一次，并且不需要关心键的时候，这种方法是首选。例如，计算学生成绩字典中的平均分：
# 实际应用：计算平均分
grades = {‘Alice‘: 85, ‘Bob‘: 92, ‘Charlie‘: 78}
# 直接提取分数列表进行计算
score_list = list(grades.values())
average_score = sum(score_list) / len(score_list)
print(f"班级平均分是: {average_score:.2f}")
方法二：使用列表推导式
如果你喜欢 Python 那种“声明式”的编程风格，列表推导式绝对是你的好帮手。它不仅用于从字典中提取值，更允许我们在提取的过程中对数据进行过滤或转换。
核心原理
列表推导式的基本结构是 INLINECODE6608b16e。在字典的上下文中，INLINECODE857d3dfe 会遍历字典的键，而 d[k] 则用于获取对应的值。
代码示例
d = {‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘c‘: 3}
# 使用列表推导式遍历键，并获取对应的值
# 这种方式非常直观，一眼就能看出我们在构造一个列表
res = [d[k] for k in d]
print(res)
# 输出: [1, 2, 3]
高级应用：带条件的提取
列表推导式真正的强大之处在于它的灵活性。假设我们只想提取字典中大于 1 的值：
d = {‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘c‘: 3, ‘d‘: 0}
# 我们可以在推导式中加入 if 条件进行过滤
filtered_values = [val for val in d.values() if val > 1]
print(f"过滤后的值: {filtered_values}")
# 输出: [2, 3]
方法三：使用 For 循环（显式构建）
虽然上述方法都很简洁，但对于初学者来说，理解底层的工作原理非常重要。使用传统的 for 循环可以让我们清晰地看到数据是如何一步步被添加到列表中的。
核心原理
我们首先创建一个空列表。然后，通过循环遍历字典的键（在 Python 中，直接 INLINECODE0404d08b 默认就是遍历键），利用 INLINECODE53fbb712 获取值，并使用 append() 方法将其加入到列表中。
代码示例
d = {‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘c‘: 3}
# 初始化一个空列表用于存储结果
res = []
# 遍历字典的键
for k in d:
# 获取当前键对应的值，并追加到列表中
res.append(d[k])
print(res)
# 输出: [1, 2, 3]
何时使用这种方法？
这种写法虽然代码行数较多，但在逻辑处理极其复杂时（例如需要在循环中执行多行操作、处理异常或记录日志），显式的循环往往比列表推导式更容易调试和维护。
方法四：使用 map() 函数
这是一种更偏向“函数式编程”风格的写法。虽然在这个特定场景下它可能不是最直观的，但了解它有助于你理解 Python 的函数式编程特性。
核心原理
INLINECODE6adf4669 函数会将 INLINECODEe643347c 应用到 INLINECODE46b07a25 的每一个元素上。在这里，我们将字典的 INLINECODEb3676cbb 方法作为函数，将 INLINECODEedcadb18 作为可迭代对象。INLINECODEa0e82500 会依次对每个键调用 d.get(key)，最后我们将其结果转换为列表。
代码示例
d = {‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘c‘: 3}
# map(d.get, d.keys()) 会对每个键执行 d.get(key)
# map 对象也是惰性的，所以需要 list() 来获取最终结果
res = list(map(d.get, d.keys()))
print(res)
# 输出: [1, 2, 3]
深入理解
值得注意的是，INLINECODE37427c3c 是字典对象的一个方法。在这里我们直接将其作为参数传递给 INLINECODEf6fa49ad。对于 INLINECODE8ab9368c 中的每一个键，Python 都会调用 INLINECODE76a9fc3c。如果键不存在（在这个特定的遍历 keys 的场景下不太可能，但在处理其他列表时是有可能的），INLINECODEaa12c1a4 方法可以配合默认值使用，这是 INLINECODE2af8f7b8 方法的一个潜在优势。
深入探讨：性能对比与最佳实践
既然我们有这么多方法，哪一种才是最好的呢？让我们从代码简洁性和执行效率两个维度来分析。
1. 代码可读性
- 最佳选择：
list(d.values())。这是 Python 特有的语法糖，意图表达最清晰，一眼就能看懂是在取值。 - 次选：列表推导式
[d[k] for k in d]。这在需要同时处理键和值，或者需要过滤数据时非常强大。 - 较复杂：
map()函数。对于不熟悉函数式编程的读者来说，可能需要反应一下。
2. 性能分析
为了验证效率，我们可以想象在一个包含百万级数据的字典上进行操作：
import timeit
# 模拟大型字典
large_dict = {str(i): i for i in range(100000)}
def test_values():
return list(large_dict.values())
def test_comprehension():
return [large_dict[k] for k in large_dict]
def test_loop():
res = []
for k in large_dict:
res.append(large_dict[k])
return res
# 简单的性能测试 (运行 100 次)
print("values() 方法:", timeit.timeit(test_values, number=100))
print("列表推导式:", timeit.timeit(test_comprehension, number=100))
print("For 循环:", timeit.timeit(test_loop, number=100))
通常情况下，INLINECODEf94f7042 是最快的，因为它是字典对象的内置方法，在 C 语言层面进行了高度优化。列表推导式通常紧随其后，而显式的 for 循环由于每次迭代都需要调用 Python 的 INLINECODEdecb87e8 方法，在大数据量下可能会有轻微的性能开销。
常见陷阱与解决方案
在处理字典提取值时，你可能会遇到以下一些“坑”:
问题 1：字典在迭代时改变大小
如果你在遍历字典的同时试图修改字典（例如删除某个键），Python 会抛出 INLINECODEff3abbbd。解决这个问题的一个简单方法是先使用 INLINECODE777d41b3 创建一个副本，然后遍历这个副本。
问题 2：值是可变对象
请注意，提取出的列表包含的是对原始字典中值的引用，而不是副本。如果字典的值是列表或字典等可变对象，你修改列表中的元素会直接影响原始字典：
d = {‘a‘: [1, 2], ‘b‘: [3, 4]}
vals = list(d.values())
# 修改提取出的列表中的元素
vals[0].append(999)
print(d)
# 输出: {‘a‘: [1, 2, 999], ‘b‘: [3, 4]}
# 可以看到，原始字典也被改变了！
如果你需要独立的数据副本，请使用浅拷贝或深拷贝：
import copy
# 浅拷贝
vals = list(d.values())
vals_copy = copy.copy(vals) # 或者 vals[:]
# 注意：如果值内部还有嵌套的可变对象，你需要使用 copy.deepcopy()
2026 视角：AI 辅助开发与“氛围编程”
随着我们步入 2026 年，不仅仅是“怎么写代码”发生了变化，“我们如何与代码交互”也经历了深刻的变革。在现代开发工作流中，AI 辅助工具（如 Cursor, GitHub Copilot, Windsurf）已经成为我们不可或缺的“结对编程伙伴”。这就是所谓的 Vibe Coding（氛围编程）——让 AI 理解我们的意图并处理繁琐的语法细节，而我们专注于业务逻辑。
当我们遇到“提取字典值”这种需求时，AI 如何改变我们的工作流？
在过去，我们可能会凭借记忆去写 list(d.values())，或者在 Stack Overflow 上搜索。而现在，当你面对一个复杂的嵌套字典结构，需要提取特定深度、特定类型的值时，你可以直接向 AI 描述你的需求：
> “提取字典中所有第二层的整数，并忽略 None 值。”
AI 能够根据上下文理解你的意图，并生成一段健壮的代码，甚至为你处理异常情况。这不仅是速度的提升，更是认知负担的降低。但是，作为专业的开发者，理解底层原理依然至关重要。为什么？因为当 AI 生成的代码出现性能瓶颈或逻辑偏差时，只有我们深刻理解了 dict.values() 的视图机制或列表推导式的惰性求值特性，才能迅速定位并修复问题。
生产级代码示例：鲁棒的数据提取器
让我们看一个结合了现代类型提示和错误处理的生产级示例。这是我们在企业级项目中处理不可信数据源（如 API 响应）时常用的模式。
from typing import Any, Dict, List, TypeVar, Optional
import logging
# 配置日志记录，这在现代可观测性实践中是必须的
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
T = TypeVar(‘T‘)
def extract_values_safely(data: Dict[Any, Any], target_type: type[T], allow_none: bool = False) -> List[T]:
"""
安全地从字典中提取指定类型的值列表。
参数:
data: 源数据字典
target_type: 我们希望提取的值类型 (例如 int, str)
allow_none: 是否允许 None 值存在于结果中
返回:
包含目标类型值的列表。如果类型不匹配或转换失败，记录日志并跳过。
"""
result: List[T] = []
for key, value in data.items():
# 场景 1: 类型完全匹配
if isinstance(value, target_type):
result.append(value)
# 场景 2: 处理 None 值
elif value is None:
if allow_none:
result.append(value) # type: ignore
else:
logger.debug(f"键 ‘{key}‘ 对应的值为 None，已跳过。")
# 场景 3: 尝试类型转换 (如果安全的话，例如字符串数字转整数)
else:
try:
# 注意：这种隐式转换需要非常谨慎，仅在你确定数据来源安全时使用
# 在 AI 辅助编码中，AI 可能会建议这种写法，但我们需要人工审查
if target_type is int and isinstance(value, str):
converted = int(value)
result.append(converted)
else:
logger.warning(f"键 ‘{key}‘ 的类型 {type(value)} 无法转换为 {target_type}")
except (ValueError, TypeError) as e:
logger.error(f"处理键 ‘{key}‘ 时发生错误: {e}")
return result
# 模拟一个混合类型的 API 响应数据
api_response = {
‘user_id‘: ‘1001‘, # 字符串形式的数字
‘score‘: 98, # 纯整数
‘is_active‘: True, # 布尔值 (将被过滤)
‘metadata‘: None, # None 值
‘tags‘: [‘python‘, ‘ai‘] # 列表 (将被过滤)
}
# 我们需要提取所有 ID 和 分数（整数）
cleaned_ids = extract_values_safely(api_response, int, allow_none=False)
print(f"清洗后的整数值: {cleaned_ids}")
# 输出: [1001, 98]
在这个例子中，我们不再仅仅关注“提取值”，而是关注“数据清洗与治理”。这是现代数据工程的核心。结合 Agentic AI 的理念，我们可以想象未来有一个自主的 Agent 代理，它会自动监控我们的数据流，发现 INLINECODEb6c05dde 中混入了非预期的类型（如 INLINECODEfdf568b6），并自动调整提取策略或告警。
性能优化与边缘计算考量
在 2026 年，我们的代码不仅运行在本地，还可能运行在边缘设备或无服务器架构上。在这些场景下，内存和 CPU 资源可能受限。
为什么 list(d.values()) 依然是王者？
当你使用 INLINECODE043990a1 时，Python 在底层直接访问字典的内部存储结构，避免了 Python 层面的哈希查找开销。虽然列表推导式也很优秀，但在处理超大规模字典（例如数千万条目）时，INLINECODE730fcd2d 方法的 C 语言级别优化能带来显著的性能优势。
让我们思考一下这个场景： 如果我们在边缘设备上处理传感器数据字典，每一毫秒都很重要。选择原生方法就是选择更低的延迟和更少的电量消耗。
生成器：当列表太大时
如果你不需要立即获取所有值，或者只需要对值进行一次遍历（例如计算总和或查找最大值），转换为列表会消耗大量内存。在这种情况下，我们根本不应该“获取列表”，而是直接迭代视图：
# 内存友好型写法：直接迭代视图
huge_dict = {str(i): i for i in range(10000000)}
# 不推荐: total = sum(list(huge_dict.values())) # 会瞬间消耗大量内存
# 推荐: 直接使用视图对象进行计算
total = sum(huge_dict.values())
print(f"总和计算完成: {total}")
这种思维方式——“我是需要立即操作所有数据，还是只需要流式处理？”——是编写高性能 Python 代码的关键。在 AI 原生应用中，处理 LLM 的上下文窗口数据时，这种流式思维尤为重要。
总结：从“怎么做”到“做什么”
在这篇文章中，我们探索了从 Python 字典中提取列表值的多种方法。作为开发者，我们不仅要让代码“跑起来”，还要让它跑得快、读得懂，并适应未来的开发范式。
- 首选
list(d.values())：这是最 Pythonic、最快且最不容易出错的方法。 - 善用列表推导式：当你需要对数据进行过滤或转换时，它是你的不二之选。
- 拥抱 AI 辅助：利用工具处理语法，但保留自己对性能和数据结构的深刻理解。
希望这些技巧能帮助你在处理 Python 数据结构时更加游刃有余。无论是编写简单的脚本，还是构建复杂的 AI 驱动系统，扎实的基础永远是最强大的武器。下次当你需要从字典中提取数据时，不妨思考一下哪种方式最适合当前的场景。编码愉快！