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

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…

在这里，我找到了一些最简单的解决方案，使用pprint按键对python字典进行排序。 如。

>>> x = {'a': 10, 'cd': 20, 'b': 30, 'az': 99} 
>>> print x
{'a': 10, 'b': 30, 'az': 99, 'cd': 20}

但是当使用pprint时，它将返回排序后的dict

>>> import pprint 
>>> pprint.pprint(x)
{'a': 10, 'az': 99, 'b': 30, 'cd': 20}

dictionary = {1:[2],2:[],5:[4,5],4:[5],3:[1]}

temp=sorted(dictionary)
sorted_dict = dict([(k,dictionary[k]) for i,k in enumerate(temp)])

sorted_dict:
         {1: [2], 2: [], 3: [1], 4: [5], 5: [4, 5]}

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}

2.7中两个方法的时间比较显示它们实际上是相同的:

>>> setup_string = "a = sorted(dict({2:3, 1:89, 4:5, 3:0}).items())"
>>> timeit.timeit(stmt="[(k, val) for k, val in a]", setup=setup_string, number=10000)
0.003599141953657181

>>> setup_string = "from collections import OrderedDict\n"
>>> setup_string += "a = OrderedDict({1:89, 2:3, 3:0, 4:5})\n"
>>> setup_string += "b = a.items()"
>>> timeit.timeit(stmt="[(k, val) for k, val in b]", setup=setup_string, number=10000)
0.003581275490432745