python字典怎么取值后相加

在Python编程中，字典（dict）就像一个贴满标签的储物柜，每个标签（键）对应一个物品（值）。如果我们需要将多个储物柜中的物品取出并累加，只需要学会如何提取字典中的值并进行数学运算。无论是简单的求和，还是处理复杂的数据结构，字典的灵活特性都能让这类操作变得直观高效。

基础方法：直接取值相加

通过字典的`values`方法可以一次性获取所有值，并直接转换为列表进行求和。例如，统计商品销售额时，可以用`sum(sales.values)`快速完成计算。这种方法适用于值均为数字的简单场景，代码简洁且执行效率高。但需注意，若字典中存在非数值类型（如字符串），会触发`TypeError`，因此需提前校验数据类型。

循环遍历：灵活处理键值对

当需要筛选特定条件下的值或进行复杂计算时，可以通过`for`循环遍历字典。例如，累加所有价格超过100元的商品金额：

python

total = 0

for product, price in goods.items:

if price > 100:

total += price

这种方式允许在取值时添加逻辑判断，适合动态过滤数据或分阶段统计的场景。

嵌套字典：逐层解构数据

若字典的值本身也是字典（如多层嵌套的JSON数据），需采用递归或分层访问。例如，统计公司各部门的年度预算总和：

python

departments = {"IT": {"budget": 50000}, "HR": {"budget": 30000}}

total_budget = sum(dept["budget"] for dept in departments.values)

通过生成器表达式逐层提取嵌套值，既能保持代码简洁，又能避免因结构复杂导致的错误。

异常处理：规避潜在风险

当字典中可能存在缺失键或无效值时，应结合`try-except`语句或`get`方法进行防御性编程。例如，使用`get(key, default)`设置默认值：

python

values = [stats.get("visitors", 0), stats.get("clicks", 0)]

total = sum(values)

这种方法能有效避免`KeyError`，确保程序在数据不完整时仍能稳定运行。

扩展技巧：结合其他数据结构

将字典与列表推导式、`collections`模块结合可提升代码效率。例如，使用`collections.ChainMap`合并多个字典后求和，或利用列表推导式快速提取多个键对应的值：

python

selected_keys = ["A", "C"]

sum_result = sum(my_dict[key] for key in selected_keys if key in my_dict)

这类方法在需要动态整合多个数据源时尤为实用。

如同一位精明的会计清点不同抽屉里的现金，Python字典的取值与相加操作既需要准确找到目标数据，也要灵活应对复杂情况。从简单的`sum(values)`到嵌套结构的多层处理，核心在于选择与场景匹配的方法。无论数据是平铺直叙还是盘根错节，合理的取值策略都能让代码既高效又健壮，这正是Python字典在数据处理中不可替代的魅力所在。