2026视角：如何使用 For 循环高效获取 Python 字典值——从基础到 AI 原生开发实践

在日常的 Python 编程中，字典无疑是我们最常用且最强大的数据结构之一。它以“键值对”的形式存储数据，让我们能够通过特定的键迅速找到对应的值。但在实际开发中，我们经常面临的任务并非是查找某一个特定的值，而是需要将字典中所有的值提取出来进行批量处理。

你可能会遇到这样的情况：你有一个包含商品价格的字典，或者是一个记录了用户 ID 和分数的字典，现在你需要计算所有价格的总和，或者找出分数的平均值。这就要求我们首先要掌握如何高效地遍历字典并获取所有的值。

在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 for 循环来从字典中提取值。我们将从最基础的方法入手，逐步深入到更高级的技巧，并结合 2026 年最新的“氛围编程”和 AI 辅助开发理念，分析不同场景下的性能差异和最佳实践。无论你是刚入门的初学者，还是希望优化代码性能的开发者，这篇文章都将为你提供实用的见解。

字典遍历的核心理念与现代视角

在开始动手写代码之前，让我们先明确一个核心概念：在 Python 中，字典是可迭代的。这意味着我们可以直接在 for 循环中使用字典。然而，有一个关键的细节需要注意——默认情况下，当你直接遍历一个字典时，你得到的是“键”，而不是“值”。

这是一个非常基础但又容易让初学者困惑的点。为了获取值，我们需要采取一些特定的策略。通常有以下几种思路：

• 直接使用 .values() 方法：这是最直接、最符合语义的方法。
• 利用 .items() 方法：同时获取键和值，然后只保留值。
• 遍历键并通过索引访问值：最传统的方法，但略显繁琐。
• 使用列表推导式或生成器表达式：一种 Pythonic（地道）的快速收集数据的方法。

接下来，让我们逐一深入探讨这些方法，看看它们是如何工作的，以及各自的优缺点。

方法一：使用 .values() 方法（推荐）

这是提取字典值最标准、最高效的方法。Python 的字典对象内置了一个非常方便的方法——.values()，它返回一个包含字典中所有值的“视图”。

核心代码示例

def demo_values_method():
    # 初始化一个示例字典，包含水果及其价格
    fruit_prices = {‘apple‘: 5, ‘banana‘: 3, ‘cherry‘: 10, ‘date‘: 7}

    print("--- 使用 .values() 遍历打印 ---")
    # 直接使用 for 循环遍历 d.values()
    for price in fruit_prices.values():
        print(f"当前价格: {price}")

demo_values_method()

代码深度解析

在这个例子中，INLINECODEd239459a 并没有返回一个列表，而是返回了一个视图对象。这意味着它不会占用额外的内存来复制数据，它是动态的。如果原始字典 INLINECODE64e2cf9e 发生了变化（比如增加或删除了某个键值对），视图也会实时反映这些变化。

INLINECODEbee31259 循环直接在这个视图上进行迭代。这样做的好处是代码的可读性非常高——INLINECODE1e9c8ea8 这行代码几乎就像是在读英语句子：“对于每一个水果价格……”。它明确地告诉了阅读代码的人：我们只关心值，不关心键。

实际应用场景

想象一下，你需要计算一组订单的总金额：

orders = {‘order_1‘: 150.5, ‘order_2‘: 300.0, ‘order_3‘: 45.99}

total_amount = 0
# 只需要数值，不需要知道具体是哪个订单
for amount in orders.values():
    total_amount += amount

print(f"总销售额: {total_amount:.2f}")

在这个场景下，使用 .values() 是最完美的选择，因为我们完全不需要处理订单 ID（键），只需要关注金额（值）。

方法二：使用列表推导式（Pythonic 风格）

如果你不仅需要遍历这些值，还需要将它们存储在一个列表中以便进行后续操作（例如排序、切片或数学计算），那么列表推导式是最佳选择。它结合了循环和列表创建的功能，代码极其简洁。

核心代码示例

def demo_list_comprehension():
    # 示例字典：学生及其分数
    scores = {‘Alice‘: 88, ‘Bob‘: 95, ‘Charlie‘: 76, ‘David‘: 85}

    # 使用列表推导式提取所有分数
    score_list = [score for score in scores.values()]

    print(f"提取出的分数列表: {score_list}")
    
    # 进阶应用：我们可以立即对列表进行处理，比如筛选
    # 找出所有及格的分数（大于80分）
    passed_scores = [score for score in scores.values() if score >= 80]
    print(f"及格的分数: {passed_scores}")

demo_list_comprehension()

为什么这种方法很强大？

列表推导式不仅提取了数据，还创建了一个新的数据结构。在上述例子中，我们将字典视图转换成了一个实实在在的 Python 列表 INLINECODEb0eec483。一旦我们有了列表，就可以使用列表强大的内置方法，比如 INLINECODE51248466 或 INLINECODE2ebface3、INLINECODE22a01ef8。

此外，列表推导式允许我们在提取的同时进行过滤。如代码所示，我们在一行代码中完成了“提取”和“筛选及格分数”两个操作。这种写法既专业又高效。

方法三：使用 .items() 方法（键值同取）

有时候，我们虽然主要目的是获取值，但在处理过程中可能需要用到键来辅助判断。比如，你想打印值，但同时也想打印这个值对应的键是什么。这时，.items() 方法就派上用场了。

核心代码示例

def demo_items_method():
    # 示例：服务器状态码及其含义
    status_codes = {200: ‘OK‘, 404: ‘Not Found‘, 500: ‘Server Error‘}

    print("--- 使用 .items() 解包键值 ---")
    # 使用 items() 可以同时获取键和值
    # 我们使用下划线 _ 来表示在这个上下文中我们不关心键（虽然这里打印了它）
    for code, meaning in status_codes.items():
        # 这里我们实际上用到了键来提供更多上下文信息
        print(f"状态码 {code} 表示: {meaning}")

demo_items_method()

深入理解解包

在这里，INLINECODE3e4d3555 循环中的 INLINECODE0b9d6259 部分被称为“元组解包”。INLINECODE821211a1 每次迭代会返回一个元组，例如 INLINECODE523b508c。Python 允许我们将这个元组直接赋值给两个变量。

虽然这种方法看起来和第一种方法类似，但在逻辑上它提供了更多的上下文。如果你的业务逻辑中哪怕只有一处需要用到“键”的信息，那么就应该毫不犹豫地使用 INLINECODEcdee9988。如果完全不需要键，使用 INLINECODEe72649cb 在语义上会更纯粹一些。

方法四：直接遍历字典（传统方法）

这是最原始的方法。正如我们前面提到的，在 Python 中直接 INLINECODE829f4d82 会遍历键。一旦我们拿到了键，就可以像访问列表元素一样，通过 INLINECODE98733d49 来获取值。

核心代码示例

def demo_direct_iteration():
    inventory = {‘swords‘: 5, ‘shields‘: 3, ‘potions‘: 10}

    print("--- 直接遍历字典键以获取值 ---")
    # 这里的 item 实际上是键
    for item in inventory:
        # 通过键来获取值
        quantity = inventory[item]
        print(f"物品: {item}, 数量: {quantity}")

demo_direct_iteration()

这种方法好吗？

坦率地说，如果你仅仅需要值，这种方法是不推荐的。因为 INLINECODEde4ef334 这种访问方式涉及到哈希查找。虽然 Python 的字典查找非常快，但在大规模数据下，这比直接迭代 INLINECODE5a1c96af 视图要慢一点点，而且代码看起来也不够直观。你需要多写一行代码来明确表达你是在通过键找值。

但是，这是一种理解字典工作原理的重要方式。如果你在阅读一些旧的 Python 代码，或者是其他语言的代码转写的 Python 逻辑，你会经常看到这种写法。理解它有助于你读懂别人的代码。

实战进阶：处理复杂数据与异常

在现实世界中，数据往往不是完美的整数或简单的字符串。让我们看一个更复杂的例子，看看如何在实际应用中稳健地提取值。

场景：处理嵌套字典与缺失键

假设我们有一个配置字典，某些配置可能缺失，我们需要安全地提取并处理所有有效的配置值。

def complex_data_handling():
    # 模拟从 API 获取的数据，其中包含嵌套结构和潜在缺失
    api_responses = {
        ‘user1‘: {‘status‘: ‘active‘, ‘score‘: 100},
        ‘user2‘: {‘status‘: ‘inactive‘, ‘score‘: 50},
        ‘user3‘: {‘status‘: ‘active‘} # 注意：user3 没有 score
    }

    print("--- 安全提取复杂字典中的值 ---")
    
    # 我们不能简单地对 api_responses 使用 .values()，因为我们需要检查内部逻辑
    for user_id, user_data in api_responses.items():
        # 尝试获取 score，如果不存在则返回默认值 0
        score = user_data.get(‘score‘, 0)
        
        if user_data[‘status‘] == ‘active‘:
            print(f"用户 {user_id} 是活跃的，当前得分: {score}")
        else:
            print(f"用户 {user_id} 不活跃，跳过评分。")

complex_data_handling()

在这个例子中，虽然我们的最终目的是获取 INLINECODEe6c8b6ae（值），但我们必须先遍历 INLINECODE993dac73 的项（INLINECODE9ae5c571），以便在访问嵌套的 INLINECODE063913c7 之前检查 status。这展示了编程的艺术：没有绝对“最好”的方法，只有“最适合当前场景”的方法。

2026 技术视野：AI 辅助开发与 Vibe Coding

在 2026 年，我们的开发环境已经发生了深刻的变化。随着 Cursor、Windsurf 和 GitHub Copilot 等 AI IDE 的普及，我们编写遍历字典代码的方式也在进化。我们将这种模式称为“Vibe Coding”（氛围编程）——即开发者更专注于描述意图，而将具体的语法实现交给 AI 补全。

AI 辅助的代码重构体验

让我们思考一下这个场景：你有一段遗留代码使用了直接遍历键的方式来获取值。

# 旧代码
my_dict = {‘a‘: 1, ‘b‘: 2}
for key in my_dict:
    val = my_dict[key]
    print(val)

在以前，我们需要手动修改这个循环。但在 2026 年的 AI IDE 中，我们只需选中这段代码，输入提示词：“Refactor this to iterate over values directly for better performance.”（重构这个代码，直接遍历值以提高性能）。AI 不仅会将其修改为 for val in my_dict.values():，还会自动解释这种改变如何减少了哈希查找的开销。这不仅是编码，更是一种与 AI 结对编程的对话。

利用 Agentic AI 进行数据清洗

当我们处理超大规模字典（比如数百万条日志记录）时，单纯的手写循环可能不够高效。我们可以利用本地的 LLM 或自主 AI 代理来生成特定的处理逻辑。

例如，我们可以要求 AI：“写一个生成器表达式，遍历这个字典的值，过滤掉所有非正数，并将剩余的值转换为浮点数。”

# AI 可能生成的代码
log_values = {‘temp1‘: "25.5", ‘temp2‘: -10, ‘temp3‘: "invalid", ‘temp4‘: "30.0"}

# 使用生成器表达式进行惰性计算，节省内存
cleaned_temps = (
    float(val) 
    for val in log_values.values() 
    if val.replace(‘.‘, ‘‘, 1).isdigit() # 简单的类型检查保护
)

for temp in cleaned_temps:
    print(temp)

在这个例子中，我们结合了 Python 的生成器表达式和类型安全检查。AI 帮助我们快速构建了既高效又健壮的数据处理管道，这就是现代开发的精髓。

生产级性能优化与工程化实践

让我们聊聊性能。在处理小型字典时（比如几十个元素），上述所有方法的性能差异微乎其微，完全可以忽略不计。你应该优先考虑代码的可读性。但是，当你面对包含数百万条目的大型字典时，选择就变得至关重要了。

深度性能剖析

• 时间复杂度：

* .values()：O(N)。你需要访问 N 个元素，这是最低要求，无法避免。

* 直接遍历 + INLINECODEaa3451f3：严格来说也是 O(N)，但在底层，它不仅需要遍历，还要对每个键进行哈希计算和查找。理论上，这比直接迭代值视图要慢，因为 INLINECODE5f95f381 内部直接持有指向值的指针。

• 空间复杂度：

* .values() 返回的是视图，空间复杂度是 O(1)（不占用额外的内存去复制数据）。

* 列表推导式 INLINECODE1d70c8ea 会创建一个新列表，空间复杂度是 O(N)。如果你仅仅是为了遍历而不需要存储，请不要使用列表推导式，直接用 INLINECODE9d5f273c 即可节省内存。

最佳实践与边界情况处理

在我们的一个高性能计算项目中，我们遇到了一个棘手的问题：字典的值本身是可变对象（比如列表），在遍历过程中如果修改了这些对象，可能会引发意想不到的副作用。

# 警告：修改字典值的风险
repositories = {‘repo1‘: [1, 2], ‘repo2‘: [3, 4]}

# 如果我们只是遍历并进行复杂的计算，通常是安全的
# 但如果在遍历时需要修改值本身，务必小心
for data_list in repositories.values():
    # 这种操作是安全的，因为我们在修改对象内部，而不是替换对象引用
    if len(data_list) > 0:
        data_list.append(99) 

print(repositories)

为了避免潜在的 Bug，我们的建议是：如果你需要在遍历过程中修改数据，请确保你清楚地知道是在修改对象内容还是替换对象引用。 最安全的做法是先提取所有的值副本（比如使用 copy.deepcopy），然后再进行处理。

总结与建议

在这篇文章中，我们探讨了四种从字典中获取值的方法，并融入了现代 AI 开发的视角。作为经验丰富的开发者，这里是我们基于 2026 年技术环境的建议：

• 首选：当你只需要值时，请始终使用 for value in my_dict.values():。这是最清晰、最 Pythonic 的写法，也是最容易被 AI 理解和优化的模式。
• 次选：当你需要将值转换为列表进行进一步处理时，使用 INLINECODE93bf6899。如果数据量巨大，考虑使用生成器表达式 INLINECODEc166a1ef 来节省内存。
• 特定场景：当你需要在循环体内同时用到键和值时，使用 for k, v in my_dict.items():。
• 避免：除非你是为了兼容旧代码，否则尽量避免使用 for k in my_dict: print(my_dict[k]) 这种写法，因为它降低了代码的可读性。

掌握了这些技巧，你就能在处理 Python 字典时游刃有余，写出既高效又优雅的代码。同时，善用你手边的 AI 工具，让它们帮助你验证这些最佳实践。下一次当你面对一堆字典数据时，你知道该怎么做了！