有一个简单的方法:

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

s = {k : d[k] for k in sorted(d)}

s

Out[1]: {1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5} 

Python字典在Python 3.6之前是无序的。在Python 3.6的CPython实现中，字典保持插入顺序。 从Python 3.7开始，这将成为一种语言特性。

在Python 3.6的更新日志(https://docs.python.org/3.6/whatsnew/3.6.html#whatsnew36-compactdict):

考虑了这个新实现的保序方面 一个实现细节，不应该依赖(这可能 将来会有变化，但希望有这个新词典 在语言中实现了几个版本，然后才更改 语言规范要求所有当前的语义保持有序 以及未来的Python实现;这也有助于保存 向后兼容该语言的旧版本 随机迭代顺序仍然有效，例如Python 3.5)。

Python 3.7文档(https://docs.python.org/3.7/tutorial/datastructures.html#dictionaries):

在字典上执行list(d)将返回所有使用的键的列表 在字典中，按插入顺序(如果你想排序，只需使用 排序(d))。

因此，与以前的版本不同，您可以在Python 3.6/3.7之后对字典进行排序。如果你想对包含子字典在内的嵌套字典进行排序，你可以这样做:

test_dict = {'a': 1, 'c': 3, 'b': {'b2': 2, 'b1': 1}}

def dict_reorder(item):
    return {k: dict_reoder(v) if isinstance(v, dict) else v for k, v in sorted(item.items())}

reordered_dict = dict_reorder(test_dict)

https://gist.github.com/ligyxy/f60f0374defc383aa098d44cfbd318eb

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

找到了另一种方法:

import json
print json.dumps(d, sort_keys = True)

乌利希期刊指南: 1. 这也可以对嵌套对象进行排序(谢谢@DanielF)。 2. Python字典是无序的，因此只适用于打印或赋值给STR。

这里已经有很多答案展示了对Python字典进行排序的流行方法。我想我应该为那些从谷歌来到这里寻找非标准想法的人添加一些不太明显的方法。

样本字典:d = {2: ' c ', 1: ' b ', 0: ' a ', 3: ' d '}

字典理解

# Converts to list, sorts, re-converts to dict
{k: v for k, v in sorted(list(d.items()))}

使用λ

排序并不总是按照严格的升序或降序进行。对于更多的条件排序，使用上述方法结合lamdas:

{k: v for k, v in sorted(d.items(), key=lambda v: ord(v[1]))}

更多的例子

这个帖子已经有足够多的好例子了。有关更多示例，以及边缘情况和奇怪情况，请参阅这篇关于Python中字典排序的文章。

l = dict.keys()
l2 = l
l2.append(0)
l3 = []
for repeater in range(0, len(l)):
    smallnum = float("inf")
    for listitem in l2:
        if listitem < smallnum:
            smallnum = listitem
    l2.remove(smallnum)
    l3.append(smallnum)
l3.remove(0)
l = l3

for listitem in l:
    print(listitem)