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。

最简单的解决方案是，你应该得到一个dict键排序顺序的列表，然后遍历dict。例如

a1 = {'a':1, 'b':13, 'd':4, 'c':2, 'e':30}
a1_sorted_keys = sorted(a1, key=a1.get, reverse=True)
for r in a1_sorted_keys:
    print r, a1[r]

以下是输出(按顺序排列)

e 30
b 13
d 4
c 2
a 1

有一种简单的方法来整理字典。

根据你的问题，

解决方案是:

c={2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
y=sorted(c.items())
print y

(其中c是你的字典名。)

这个程序给出如下输出:

[(1, 89), (2, 3), (3, 0), (4, 5)]

如你所愿。

另一个例子是:

d={"John":36,"Lucy":24,"Albert":32,"Peter":18,"Bill":41}
x=sorted(d.keys())
print x

给出输出:['Albert'， 'Bill'， 'John'， 'Lucy'， 'Peter']

y=sorted(d.values())
print y

给出输出:[18,24,32,36,41]

z=sorted(d.items())
print z

给出输出:

[('Albert', 32), ('Bill', 41), ('John', 36), ('Lucy', 24), ('Peter', 18)]

因此，通过将其更改为键、值和项，您可以像您想要的那样打印。希望这能有所帮助!

或者用熊猫，

演示:

>>> d={'B':1,'A':2,'C':3}
>>> df=pd.DataFrame(d,index=[0]).sort_index(axis=1)
   A  B  C
0  2  1  3
>>> df.to_dict('int')[0]
{'A': 2, 'B': 1, 'C': 3}
>>> 

See:

这方面的文档 整只熊猫的记录

您可以根据您的问题按键对当前字典进行排序，从而创建一个新字典。

这是你的字典

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

通过使用lambda函数对这个d排序，创建一个新字典d1

d1 = dict(sorted(d.items(), key = lambda x:x[0]))

D1应为{1:89,2:3,3:0,4:5}，根据d中的键进行排序。

会产生你想要的结果:

 D1 = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}

 sort_dic = {}

 for i in sorted(D1):
     sort_dic.update({i:D1[i]})
 print sort_dic


{1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5}

但这并不是正确的方法，因为它可以在不同的字典中显示不同的行为，这是我最近学到的。因此，蒂姆在回答我的问题时提出了一个完美的方法，我在这里分享。

from collections import OrderedDict
sorted_dict = OrderedDict(sorted(D1.items(), key=lambda t: t[0]))