我想出了单行字典排序。

>> a = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>> c = {i:a[i] for i in sorted(a.keys())}
>> print(c)
{1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5}
[Finished in 0.4s]

希望这对你有所帮助。

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…

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]}

有许多Python模块提供字典实现，这些字典自动按排序顺序维护键。考虑sortedcontainers模块，它是纯python和像c一样快的实现。此外，还会与其他受欢迎的选项进行性能比较。

如果您需要在迭代的同时不断地添加和删除键/值对，那么使用有序字典是一个不合适的解决方案。

>>> from sortedcontainers import SortedDict
>>> d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>>> s = SortedDict(d)
>>> s.items()
[(1, 89), (2, 3), (3, 0), (4, 5)]

SortedDict类型还支持索引位置查找和删除，这在内置dict类型中是不可能的。

>>> s.iloc[-1]
4
>>> del s.iloc[2]
>>> s.keys()
SortedSet([1, 2, 4])

在Python 3中。

>>> D1 = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>>> for key in sorted(D1):
    print (key, D1[key])

给了

1 89
2 3
3 0
4 5

我想出了单行字典排序。

>> a = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>> c = {i:a[i] for i in sorted(a.keys())}
>> print(c)
{1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5}
[Finished in 0.4s]

希望这对你有所帮助。