以下是建议解决方案的性能:

from collections import OrderedDict
from sortedcontainers import SortedDict
import json

keys = np.random.rand(100000)
vals = np.random.rand(100000)

d = dict(zip(keys, vals))

timeit SortedDict(d)
#45.8 ms ± 780 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

timeit sorted(d.items())
#91.9 ms ± 707 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

timeit OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[0]))
#93.7 ms ± 1.52 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

timeit dict(sorted(dic.items()))
#113 ms ± 824 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

timeit OrderedDict(sorted(dic.items()))
#122 ms ± 2.65 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

timeit json.dumps(d, sort_keys=True)
#259 ms ± 9.42 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

如我们所见，格兰特·詹克斯的解决方案是目前为止最快的。

简单:

d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
sd = sorted(d.items())

for k,v in sd:
    print k, v

输出:

1 89
2 3
3 0
4 5

我发现对字典进行排序的一个简单方法是，根据要排序的字典的排序键:值项创建一个新字典。 如果你想对dict ={}排序，使用相关的方法检索它的所有项，使用sorted()函数对它们排序，然后创建新字典。

下面是使用字典理解的代码:

sorted_dict = {k:v for k,v in sorted(dict.items())}

如果你知道你所有的键都是相同的类型，或者有支持'< '(小于，python的__lt__)的类型，那么你可以使用dict(sorted(your_dict.items()， key=lambda _: _[0]))一个容易理解的一行程序

我的建议是这样的，因为它允许你在添加项和将来可能需要添加项时对字典排序或保持字典排序:

从头开始构建词典。有第二个数据结构，一个包含键列表的列表。bisect包有一个insort函数，允许插入到一个排序的列表中，或者在完全填充字典后对列表进行排序。现在，当您迭代字典时，您将迭代列表以按顺序访问每个键，而不用担心字典结构的表示(它不是为排序而设计的)。

注意:对于Python 3.7+，请参见此答案

标准Python字典是无序的(直到Python 3.7)。即使对(键，值)对进行了排序，也不能将它们存储在字典中以保持排序。

最简单的方法是使用OrderedDict，它会记住元素被插入的顺序:

In [1]: import collections

In [2]: d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}

In [3]: od = collections.OrderedDict(sorted(d.items()))

In [4]: od
Out[4]: OrderedDict([(1, 89), (2, 3), (3, 0), (4, 5)])

不要在意od是如何打印出来的;它会像预期的那样工作:

In [11]: od[1]
Out[11]: 89

In [12]: od[3]
Out[12]: 0

In [13]: for k, v in od.iteritems(): print k, v
   ....: 
1 89
2 3
3 0
4 5

Python 3

对于Python 3用户，需要使用.items()而不是.iteritems():

In [13]: for k, v in od.items(): print(k, v)
   ....: 
1 89
2 3
3 0
4 5