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这篇文章主要介绍了Python OrderedDict的使用案例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
很多人认为python中的字典是无序的，因为它是按照hash来存储的，但是python中有个模块collections(英文，收集、集合)，里面自带了一个子类
OrderedDict，实现了对字典对象中元素的排序。请看下面的实例：
import collections
print "Regular dictionary"
d={}
d['a']='A'
d['b']='B'
d['c']='C'
for k,v in d.items():
print k,v
print "\nOrder dictionary"
d1 = collections.OrderedDict()
d1['a'] = 'A'
d1['b'] = 'B'
d1['c'] = 'C'
d1['1'] = '1'
d1['2'] = '2'
for k,v in d1.items():
print k,v
输出：
Regular dictionary
a A
c C
b B
Order dictionary
a A
b B
c C
1 1
2 2
可以看到，同样是保存了ABC等几个元素，但是使用OrderedDict会根据放入元素的先后顺序进行排序。所以输出的值是排好序的。
OrderedDict对象的字典对象，如果其顺序不同那么Python也会把他们当做是两个不同的对象，请看事例：
print 'Regular dictionary:'
d2={}
d2['a']='A'
d2['b']='B'
d2['c']='C'
d3={}
d3['c']='C'
d3['a']='A'
d3['b']='B'
print d2 == d3
print '\nOrderedDict:'
d4=collections.OrderedDict()
d4['a']='A'
d4['b']='B'
d4['c']='C'
d5=collections.OrderedDict()
d5['c']='C'
d5['a']='A'
d5['b']='B'
print d1==d2
输出：
Regular dictionary:
True
OrderedDict:
False
再看几个例子：
dd = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}
#按key排序
kd = collections.OrderedDict(sorted(dd.items(), key=lambda t: t[0]))
print kd
#按照value排序
vd = collections.OrderedDict(sorted(dd.items(),key=lambda t:t[1]))
print vd
#输出
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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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%。