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)。

就问题的表述方式而言，这里的大多数答案都是正确的。

然而，考虑到事情应该如何真正完成，考虑到几十年的计算机科学，让我完全惊讶的是，这里实际上只有一个答案(来自GrantJ用户)建议使用排序关联容器(sortedcontainers)，它基于插入点的键对元素进行排序。

这将避免每次调用sort(…)时对性能的巨大影响(至少O(N*log(N))，其中N是元素的数量(逻辑上，这适用于这里建议使用sort(…)的所有此类解决方案)。考虑到对于所有这样的解决方案，sort(…)将需要在每次通过添加/删除元素修改后，当需要以排序方式访问集合时调用…

字典本身并没有这样的排序条目，如果你想按某种顺序打印它们，这里有一些例子:

在Python 2.4及以上版本中:

mydict = {'carl':40,
          'alan':2,
          'bob':1,
          'danny':3}

for key in sorted(mydict):
    print "%s: %s" % (key, mydict[key])

给:

alan: 2
bob: 1
carl: 40
danny: 3

(Python低于2.4:)

keylist = mydict.keys()
keylist.sort()
for key in keylist:
    print "%s: %s" % (key, mydict[key])

来源:http://www.saltycrane.com/blog/2007/09/how-to-sort-python-dictionary-by-keys/

对于CPython/PyPy 3.6，以及任何Python 3.7或更高版本，这很容易做到:

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

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

此函数将根据键对任何字典进行递归排序。也就是说，如果字典中的任何值也是一个字典，它也将根据它的键进行排序。如果您运行在CPython 3.6或更高版本上，则可以简单地更改为使用dict而不是OrderedDict。

from collections import OrderedDict

def sort_dict(d):
    items = [[k, v] for k, v in sorted(d.items(), key=lambda x: x[0])]
    for item in items:
        if isinstance(item[1], dict):
            item[1] = sort_dict(item[1])
    return OrderedDict(items)
    #return dict(items)