Python遍历字典键和值的三种常用写法

在 Python 中遍历字典时，通常需要同时读取键（Key）和它对应的值（Value）。最地道且推荐的做法是使用 dict.items() 配合元组解包；此外，还可以通过直接遍历键并在循环体内进行索引查值；在某些只读场景下，也可以用 zip(dict.keys(), dict.values()) 捆绑访问。本文结合实际代码、原理推导与流程图，逐一拆解这三种常用写法的语法细节、运行机制与边界禁忌。

准备演示数据

为了让后续代码更加直观，我们在文章中使用一个统一的字典作为操作对象。它记录了不同服务器节点的状态码与描述：

# 演示所用的标准字典
server_status = {
    "node_a": 200,
    "node_b": 404,
    "node_c": 500,
    "node_d": 502
}

图 1：字典键值遍历的标准操作流程

写法一：利用 dict.items() 元组解包（推荐写法）

这是 Python 社区公认最简洁、执行效率最高、可读性最好的标准写法。调用字典的 items() 方法会返回一个视图对象（dict_items），该对象在每次迭代时产出一个包含 (key, value) 的双元组。通过在 for 语句中使用两个变量接收，Python 运行时会自动完成元组解包。

# 写法一：items() 配合解包
for node, code in server_status.items():
    print(f"节点 [{node}] 返回状态码: {code}")

为什么这种写法最优？在底层 CPython 实现中，字典内部使用紧凑哈希表存储键和值。items() 产生的视图迭代器可以直接遍历这些连续条目，一次性取出指向键和值的指针，不需要在每次循环时重新计算哈希值或做多余的哈希查找。

图 2：dict.items() 一次性输出键值并解包至命名变量的原理

写法二：遍历键并在循环体中索引取值

这种写法是初学者经常使用的逻辑：先直接迭代字典本身（或者调用 dict.keys()）取出所有的键，然后在循环体内部使用 dict[key] 来查询对应的值。

# 写法二：直接遍历键并索引查值
for node in server_status:
    code = server_status[node]
    print(f"节点 [{node}] 返回状态码: {code}")

这种写法完全正确且能达到目的，但在性能逻辑上多了一步。由于字典是通过哈希表实现的，执行 server_status[node] 时，解释器必须重新对 node 对象计算哈希、寻找哈希槽，最后定位到内存块。虽然哈希查找在平均情况下的复杂度是 $O(1)$，但相比于 items() 直接自底向上读指针，它多做了一次哈希探测和函数调用开销。当字典包含数十万条数据时，耗时通常比 items() 慢 20% 到 35% 左右。

写法三：利用 zip 捆绑 keys() 与 values()

第三种做法是使用 Python 内建的 zip() 函数，将 server_status.keys() 和 server_status.values() 两组视图绑定在一起协同推进。

# 写法三：使用 zip 组合 keys 与 values
for node, code in zip(server_status.keys(), server_status.values()):
    print(f"节点 [{node}] 返回状态码: {code}")

图 3：zip 方式的数据流向与同步约束

这种写法之所以能正常工作，是因为从 Python 3.7 开始，官方规范明确保证了字典保持插入顺序（Insertion Order）。因此 keys() 与 values() 返回的视图在遍历时的序列必然一一对应。

但是，这种写法并不推荐在常规业务代码中作为第一选择。它同时创建了两个视图迭代器和一个 zip 包装器，不仅增加了运行时的对象追踪负担，而且在代码语义上也不如 items() 那样直观。

容易混淆的说法辨析

辨析一：“使用 dict[key] 取值一定比 items() 慢”

这种说法在单纯读取时是成立的。但如果业务逻辑是“在循环体中根据条件动态更新字典的值”，情况就会有所变化。通过 items() 解包出来的 code 只是当前值的引用（对于不可变对象如整数、字符串，修改局部变量不会影响字典本身）。若需要就地修改字典中的值，开发者依旧需要通过 dict[key] = new_value 来赋值。因此，如果循环的主要目的是写回原字典，直接遍历键是完全合理的做法。

辨析二：“Python 2 中的 items() 会复制整个列表”

很多老旧教程会提到“避免使用 items()，要改用 iteritems()，否则会在内存中拷贝一份庞大的列表”。这个说法在 Python 2 时代确实正确，但在现代 Python（Python 3.x）中已经失效。在 Python 3 中，dict.items() 默认返回的是一个不分配额外列表空间的轻量级视图对象（View Object），与 Python 2 的 iteritems() 机制一致。老旧的 iteritems() 方法早已被彻底移除。

遍历过程中的常见问题与注意事项

如果业务确实需要在遍历的同时剔除某些条目，正确的做法是先将要遍历的键复制为一个固定的列表，或者构建一个新字典：

# 错误的做法：直接在循环体中 pop
# for node, code in server_status.items():
#     if code >= 500:
#         server_status.pop(node)  # 抛出 RuntimeError

# 正确做法 A：基于 list 浅拷贝 keys 进行安全删除
for node in list(server_status.keys()):
    if server_status[node] >= 500:
        server_status.pop(node)

# 正确做法 B：使用字典推导式直接生成过滤后的新字典（更优雅）
cleaned_status = {k: v for k, v in server_status.items() if v < 500}

三种遍历写法的选择依据

根据实际开发场景，可以参照下表做出选择：

图 4：Python 字典键值遍历写法决策总结