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Python通过公共键对字典列表排序(利用itemgetter函数)

程序员文章站 2022-03-27 16:52:17
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python通过公共键对字典列表排序(利用itemgetter函数),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

1、需求

我们有一个字典列表,想根据一个或多个字典中的值对列表进行排序。

2、解决方案

利用operator模块中的itemgetter函数对这类结构进行排序是非常简单的。

实例:

from operator import itemgetter
rows=[
{'name':'mark','age':18,'uid':'110'},
{'name':'miaomiao','age':28,'uid':'150'},
{'name':'miaomiao','age':8,'uid':'150'},
{'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'},
]

rows_by_name=sorted(rows,key=itemgetter('name'))
rows_by_uid=sorted(rows,key=itemgetter('uid'))
print(rows_by_name)
print(rows_by_uid)


#itemgetter还支持多个键
rows_by_name_age=sorted(rows,key=itemgetter('name','age'))
print(rows_by_name_age)

#itemgetter同样适用min、max
print(min(rows,key=itemgetter('uid')))
print(max(rows,key=itemgetter('age')))

运行结果:

[{'name': 'mark', 'age': 18, 'uid': '110'}, {'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '150'}, {'name': 'miaomiao', 'age': 8, 'uid': '150'}, {'name': 'xiaohei', 'age': 38, 'uid': '130'}]
[{'name': 'mark', 'age': 18, 'uid': '110'}, {'name': 'xiaohei', 'age': 38, 'uid': '130'}, {'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '150'}, {'name': 'miaomiao', 'age': 8, 'uid': '150'}]
[{'name': 'mark', 'age': 18, 'uid': '110'}, {'name': 'miaomiao', 'age': 8, 'uid': '150'}, {'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '150'}, {'name': 'xiaohei', 'age': 38, 'uid': '130'}]
{'name': 'mark', 'age': 18, 'uid': '110'}
{'name': 'xiaohei', 'age': 38, 'uid': '130'}

讨论

在这个例子中,rows被传递给内建的sorted()函数,该函数接受一个关键字参数key,这个参数应该代表一个可调用对象(callable),该对象从rows中接受一个单独的元素作为输入并返回一个用来做排序依据的值。itemgetter()函数创建的就是这样的一个可调用对象。

函数operator.itemgetter()接受的参数可作为查询的标记,用来从rows的记录中提取出所需要的值。它可以是字典的键名称、用数字表示的列表元素或是任何可以传给对象的__getitem__()方法的值。如果传多个标记给itemgetter(),那么它产生的可调用对象将返回一个包含所有元素在内的元组,然后sorted()将根据对元组的排序结果来排列输出结果。如果想同时针对多个字段做排序,那么这是非常有用的。

有时候会用lambda表达式取代itemgetter()的功能,例如:

rows_by_uid=sorted(rows,key=lambda r:r['uid'])
rows_by_name_age=sorted(rows,key=lambda r:(r['name','age']))

这种解决方案通常也能正常工作。但是用itemgetter()通常会运行的更快一些。因此如果需要考虑性能问题的话,应该使用itemgetter().

以上就是Python通过公共键对字典列表排序(利用itemgetter函数)的详细内容,更多请关注其它相关文章!

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