python字典排序实例详解

yipeiwu_com5年前Python基础

本文实例分析了python字典排序的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:

1、 准备知识:

在python里,字典dictionary是内置的数据类型,是个无序的存储结构,每一元素是key-value对:
如:dict = {'username':'password','database':'master'},其中'username'和'database'是key,而'password'和'master'是value,可以通过d[key]获得对应值value的引用,但是不能通过value得到key。

对于dictionnary,需知道以下几点注意事项:

a、 dictionary 的 key 是大小写敏感的;
b、 一个dictionary中不能有重复的 key;
c、 dictionary是无序的,没有元素顺序的概念,它们只是序偶的简单排列。

2、 字典排序实现:

前面已说明dictionary本身没有顺序概念,但是总是在某些时候,但是我们常常需要对字典进行排序,怎么做呢?下面告诉你:

方法1:最简单的方法,排列元素(key/value对),然后挑出值。字典的items方法,会返回一个元组的列表,其中每个元组都包含一对项目——键与对应的值。此时排序可以sort()方法。

def sortedDictValues1(adict):
  items = adict.items()
  items.sort()
  return [value for key, value in items]

方法2:使用排列键(key)的方式,挑出值,速度比方法1快。字典对象的keys()方法返回字典中所有键值组成的列表,次序是随机的。需要排序时只要对返回的键值列表使用sort()方法。

def sortedDictValues1(adict):
  keys = adict.keys()
  keys.sort()
  return [adict[key] for key in keys]

方法3:通过映射的方法去更有效的执行最后一步

def sortedDictValues1(adict):
  keys = adict.keys()
  keys.sort()
  return map(adict.get,keys)

方法4:对字典按键排序,用元组列表的形式返回,同时使用lambda函数来进行;
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]
cmp和key一般使用lambda
如:

>>> d={"ok":1,"no":2}#对字典按键排序,用元组列表的形式返回
>>> sorted(d.items, key=lambda d:d[0])
[('no', 2), ('ok', 1)]

对字典按值排序,用元组列表的形式返回

>>> sorted(d.items, key=lambda d:d[1])
[('ok', 1), ('no', 2)]

对字典元素的排序虽然有好多种方法,这里也没有总结全,但如果对程序效率没有太高要求,选择喜欢的用就好。

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

相关文章

python提取字典key列表的方法

本文实例讲述了python提取字典key列表的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: 这段代码可以把字典的所有key输出为一个数组 d2 = {'spam': 2, 'ham': 1...

Python使用Slider组件实现调整曲线参数功能示例

Python使用Slider组件实现调整曲线参数功能示例

本文实例讲述了Python使用Slider组件实现调整曲线参数功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 import numpy as np import matplotli...

pygame实现俄罗斯方块游戏(基础篇2)

pygame实现俄罗斯方块游戏(基础篇2)

接上章《pygame实现俄罗斯方块游戏(基础篇1)》继续写俄罗斯方块游戏 五、计算方块之间的碰撞 在Panel类里增加函数 def check_overlap(self, diffx...

Python操作redis和mongoDB的方法

一、操作redis redis是一个key-value存储系统,value的类型包括string(字符串),list(链表),set(集合),zset(有序集合),hash(哈希类型)。...

用scikit-learn和pandas学习线性回归的方法

用scikit-learn和pandas学习线性回归的方法

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没...