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…

有一种简单的方法来整理字典。

根据你的问题，

解决方案是:

c={2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
y=sorted(c.items())
print y

(其中c是你的字典名。)

这个程序给出如下输出:

[(1, 89), (2, 3), (3, 0), (4, 5)]

如你所愿。

另一个例子是:

d={"John":36,"Lucy":24,"Albert":32,"Peter":18,"Bill":41}
x=sorted(d.keys())
print x

给出输出:['Albert'， 'Bill'， 'John'， 'Lucy'， 'Peter']

y=sorted(d.values())
print y

给出输出:[18,24,32,36,41]

z=sorted(d.items())
print z

给出输出:

[('Albert', 32), ('Bill', 41), ('John', 36), ('Lucy', 24), ('Peter', 18)]

因此，通过将其更改为键、值和项，您可以像您想要的那样打印。希望这能有所帮助!

会产生你想要的结果:

 D1 = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}

 sort_dic = {}

 for i in sorted(D1):
     sort_dic.update({i:D1[i]})
 print sort_dic


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

但这并不是正确的方法，因为它可以在不同的字典中显示不同的行为，这是我最近学到的。因此，蒂姆在回答我的问题时提出了一个完美的方法，我在这里分享。

from collections import OrderedDict
sorted_dict = OrderedDict(sorted(D1.items(), key=lambda t: t[0]))

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

最简单的解决方案是，你应该得到一个dict键排序顺序的列表，然后遍历dict。例如

a1 = {'a':1, 'b':13, 'd':4, 'c':2, 'e':30}
a1_sorted_keys = sorted(a1, key=a1.get, reverse=True)
for r in a1_sorted_keys:
    print r, a1[r]

以下是输出(按顺序排列)

e 30
b 13
d 4
c 2
a 1

正如其他人所提到的，字典本质上是无序的。然而，如果问题只是以有序的方式显示字典，你可以在字典子类中重写__str__方法，并使用这个字典类而不是内置的字典。如。

class SortedDisplayDict(dict):
   def __str__(self):
       return "{" + ", ".join("%r: %r" % (key, self[key]) for key in sorted(self)) + "}"


>>> d = SortedDisplayDict({2:3, 1:89, 4:5, 3:0})
>>> d
{1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5}

注意，这不会改变键的存储方式，当你遍历它们时它们返回的顺序等，只是它们在打印时或在python控制台中显示的方式。