python：迭代按键sorting的字典
我有一个Python字典
steps = {1:"value1", 5:"value2", 2:"value3"} 我需要迭代这是按键sorting。
我试过这个：
x = sorted(steps, key=lambda key: steps[key])
但价值从x消失。
我需要迭代这是按键sorting。
我认为lambdas是在这里矫枉过正，试试这个：
>>> steps = {1:"val1", 5:"val2", 2:"val3"} >>> >>> for key in sorted(steps): ... print steps[key] ... val1 val3 val2
你需要迭代steps.items() ，因为迭代结束只能返回它的键。
>>> x = sorted(steps.items()) >>> x [(1, 'value1'), (2, 'value3'), (5, 'value2')]
迭代已sorting的键：
>>> for key in sorted(steps): ... # use steps[keys] to get the value
您也可以使用Python的许多SortedDict容器types之一。 这些types自动维护按键顺序sorting的字典。 查看一下纯粹的Python和快速实现的sortedcontainers模块。 有一个性能比较 ，基准其他几个实现对彼此。
在你的情况下，你会使用：
from sortedcontainers import SortedDict steps = SortedDict({1:"value1", 5:"value2", 2:"value3"}) # Then iterate the items: for key, value in steps.items(): print key, value # Or iterate the values: for value in steps.values(): print value
按键/值/项目的迭代按sorting键顺序自动工作。
就像Zagorulkin Dmitry指出的那样，你不应该把lambda传递给sorting函数。 sortingfunction的默认行为是作用于键。
steps = {1:"val1", 5:"val2", 2:"val3"} for key in sorted(steps): print steps[key] ... val1 val3 val2
然而，将lambda传递给sorting函数并不是一个较好的小利益操作（即“过度杀伤”），但实际上却是不受欢迎的。 它使得代码的可读性降低，而且速度也变慢，特别是如果要将其应用于非常大的字典或多次拨打电话。 除了使分类目标相对于（键，值）对更加明确之外，使用它是没有好处的。 以下时序显示了在指定lambda时所获得的性能。
steps = {randint(0, 100000): randint(0, 100000) for _ in range(100000) } # random dict %%timeit sort_list = [value for _, value in sorted(steps.items(), key=lambda item: item[0])] 1 loops, best of 3: 241 ms per loop %%timeit sort_list = [steps[k] for k in sorted(steps, key=lambda k: k)] 1 loops, best of 3: 196 ms per loop %%timeit sort_list = [ steps[key] for key in sorted(steps) ] 10 loops, best of 3: 106 ms per loop
根据你的使用情况，这可能是一个select持有已经sorting的字典。 有关详细信息，请参阅python OrderedDict 。 如果你想把键sorting为整数，你必须将它们转换为整数。 最好的时机取决于你的用例。
如果你的键不是整数，但是应该被parsing为整数的string：
steps = {'1':'value1', '10': 'value0', '5':'value2', '2':'value3'}
你可以使用类似于你的解决scheme的东西：
for key, value in sorted(steps, key=lambda key: int(key[0])): print(key) 1 2 5 10
