知乎上有人说，Python3.6以后字典有序且更高效了。群里有同学推荐了这篇文章给我看，并咨询字典排序的问题。
大致浏览了一下，我当即表示不能认同这个说法。这篇文章的作者，应该是一位资深的专业人士，对于Python解释器如何实现字典存储和检索有着深刻地理解。但他犯了一明显的常识性错误：在逻辑上，字典是数据的无序集合，仅依赖于键检索。我们说字典是无序，不是指字典在物理实体上实现的时候真的无序，而是指它的顺序对用户而言没有明确的界定，不能作为数据的特性使用。知乎上这篇文章讲的字典有序，是指字典在物理实体上实现时的有序，而非逻辑上的有序。
既然字典是无序的，为什么还有那么多讨论字典排序的话题呢？其实，在Py2时代，就存在有序字典（orderdict），但有序字典和我们讨论的字典，并非一码事儿。所谓的字典排序，实质上是根据排序规则将字典的键排序，得到的排序结果是一个列表。
我们用一个例子来演示一下字典排序：roster是一个保存学生信息的字典，请按照女生优先、低年级在前、总成绩从高到底排序；如果总成绩相同，则顺序比较语文、数学、英语成绩，高者在前。
roster = {
'李妍可': {'性别':'女', '年级':3, '语文':98, '数学':95, '英语':100},
'邬胜杰': {'性别':'男', '年级':5, '语文':95, '数学':100, '英语':97},
'白星瑶': {'性别':'女', '年级':2, '语文':100, '数学':99, '英语':100},
'吴诗涵': {'性别':'男', '年级':3, '语文':98, '数学':92, '英语':90},
'庄嘉顺': {'性别':'男', '年级':5, '语文':97, '数学':95, '英语':100}
}
Python最常用的排序函数是sorted()，我们就用sorted()来实现这个排序。如果一次写出复合排序条件，有一定难度。我们化繁为简，一步步实现。
1. 比较总成绩
> sorted(roster, key=lambda name:roster[name]['语文']+roster[name]['数学']+roster[name]['英语']) ['吴诗涵', '邬胜杰', '庄嘉顺', '李妍可', '白星瑶']
看起来没有问题，但sorted默认是升序，总成绩从高到底排序的话，要使用reverse=True这个参数。
> sorted(roster, key=lambda name:roster[name]['语文']+roster[name]['数学']+roster[name]['英语'], reverse=True) ['白星瑶', '李妍可', '邬胜杰', '庄嘉顺', '吴诗涵']
2. 再来尝试女生优先、低年级在前的两个条件排序
只要在lambda函数中，把排序项并列写出来，sorted()就会自动实现符合条件排序。这里性别排序的条件是'性别'==‘男'，对女生而言，结果是False（0），小于男生的True（1），自然就排在了前面。
> sorted(roster, key=lambda name:(roster[name]['性别']=='男',roster[name]['年级'])) ['白星瑶', '李妍可', '吴诗涵', '邬胜杰', '庄嘉顺']
3. 最终实现
尝试了单个条件和两个条件的排序之后，实现本题目的最终要求就很容易了。不过，成绩降序排列的话，不能直接使用reverse=True，因为会影响性别和年级的排序。我们可以稍微变通一下，达到最终的目的。
> sorted(roster, key=lambda name:(
roster[name]['性别']=='男',
roster[name]['年级'],
300-roster[name]['语文']-roster[name]['数学']-roster[name]['英语'],
100-roster[name]['语文'],
100-roster[name]['数学'],
100-roster[name]['英语']
))
['白星瑶', '李妍可', '吴诗涵', '庄嘉顺', '邬胜杰']
到此这篇关于python复合条件下的字典排序的文章就介绍到这了,更多相关python 字典排序内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。