正如我在评论中提到的，您可以在sum()函数内使用生成器，如下所示：
sum(value == 0 for value in D.values())
或者，作为一种稍微优化和实用的方法，您可以使用map如下功能：
sum(map((0).__eq__, D.values()))
基准测试：
In [56]: %timeit sum(map((0).__eq__, D.values()))
1000000 loops, best of 3: 756 ns per loop
In [57]: %timeit sum(value == 0 for value in D.values())
1000000 loops, best of 3: 977 ns per loop
请注意，虽然map在这种情况下使用函数可能会得到更好的优化，但是为了获得关于这两种方法的全面而通用的想法，您还应该针对较大的数据集运行基准测试。然后，您可以决定何时使用哪个以获得更高的性能。
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