在Python中如何让字典保持有序

目录
  • 1、如何让字典保持有序
  • 2、代码演示
    • (1)OrderedDict有序字典简单使用
    • (2)模拟编写竞赛答题

1、如何让字典保持有序

实际案例:

某编程竞赛系统,对参赛选手编程解题进行计时,选手完成题目后,把该选手解题用时记录到字典中,以便赛后按选手名查询成绩。(答题用时越短,成绩越优秀。)

如:LiLei第2名用时43分钟,HanMeimei第5名用时52分钟,Jim第1名用时39分钟

{'LiLei': (2, 43), 'HanMeimei': (5, 52), 'Jim': (1, 39), ...}

比赛结束后,需要按排名顺序依次打印选手成绩,如何实现?

注:为什么不用列表而用字典?就是为了方便赛后可以按名字查询成绩。

Python V3.6版本之前字典无序,3.6版本之后字典开始有序。

 解决方案:

  • 使用collections.OrderedDict(有序字典)
  • OrderedDict代替内置字典Dict,依次将选手成绩存入OrderDict

2、代码演示

(1)OrderedDict有序字典简单使用

d = dict()
print(d)
d['Jim'] = (1, 35)
d['Leo'] = (2, 37)
d['Bob'] = (3, 40)
print(d)
 
# 希望迭代字典时候,按每项先后进入顺序打印
for k in d:
    print(k)
 
# 导入有序字典
from collections import OrderedDict
 
d2 = OrderedDict()
d['Jim'] = (1, 35)
d['Leo'] = (2, 37)
d['Bob'] = (3, 40)
for k in d:
    print(k)

(2)模拟编写竞赛答题

# 编程模拟选手
players = list('ABCDEF')
# 模拟选手的答题时间
from time import time
from random import randint
from collections import OrderedDict
 
d = OrderedDict()
start = time()
for i in range(6):
    # 等待用户输入,作为阻断进程
    input()
    # 每次随机选择一名选手答题完毕
    p = players.pop(randint(0, 5 - i))
    end = time()
    print(i + 1, p, end - start)
    # 记录成绩
    d[p] = (i + 1, end - start)
 
print()
print('-' * 20)
# 按先后进入字典顺序,打印成绩单
for k in d:
    print(k, d[k])

到此这篇关于在Python中如何让字典保持有序的文章就介绍到这了,更多相关Python字典有序内容请搜索我们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我们!

(0)

相关推荐

  • Python有序字典简单实现方法示例

    本文实例讲述了Python有序字典简单实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码: # -*- coding: UTF-8 -*- 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 '\nOrderedDict:' d = collections.OrderedDict() d

  • Python的collections模块中的OrderedDict有序字典

    如同这个数据结构的名称所说的那样,它记录了每个键值对添加的顺序. d = OrderedDict() d['a'] = 1 d['b'] = 10 d['c'] = 8 for letter in d: print letter 输出: a b c 如果初始化的时候同时传入多个参数,它们的顺序是随机的,不会按照位置顺序存储. >>> d = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) OrderedDict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)]) 除了和

  • Python3.6 之后字典是有序的?

    字典的本质就是 hash 表,hash 表就是通过 key 找到其 value ,平均情况下你只需要花费 O(1) 的时间复杂度即可以完成对一个元素的查找,字典是否有序,并不是指字典能否按照键或者值进行排序,而是字典能否按照插入键值的顺序输出对应的键值. 比如,对于一个无序字典,插入顺序和遍历的顺序是不一致的: >>> my_dict = dict() >>> my_dict["name"] = "lowman" >>

  • Python中的字典到底是有序的吗

    之前写了文章介绍python中的列表和字典,在文章中描述到了python中的列表是有序的,字典是无序的,后来有粉丝在群里提醒我,说python3.6的版本之后,字典是有序的,因此,我找了一个低版本的python来验证一下效果: 首先,从官网下载python3.4的版本,然后编写一行代码验证一下打印字典的所有key.查看打印出来的key的顺序: Python3.6以下版本:(以3.4版本为例) 你该不会以为只有使用keys()函数是无序的吧: 从上图可以看出,分别在cmd窗口和pycharm中打印

  • python 字典有序并写入json文件过程解析

    大致流程: 导包---import collections 新建一个有序字典---collections.OrderedDict() 写入json文件 代码: import collections real_result = collections.OrderedDict() real_result["target"] = "total_result" real_result["key1"] = "value1" real_r

  • Python cookbook(数据结构与算法)让字典保持有序的方法

    本文实例讲述了Python让字典保持有序的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:创建一个字典,同时对字典做迭代或序列化操作时,也能控制其中元素的顺序: 解决方案:可以使用collections模块中的OrderedDict类来控制字典中元素的顺序.当对字典做迭代时,他会严格按照元素初始添加的顺序进行.例如: from collections import OrderedDict d=OrderedDict() d['foo']=1 d['bar']=2 d['spam']=3 d['gr

  • 为什么从Python 3.6开始字典有序并效率更高

    在Python 3.5(含)以前,字典是不能保证顺序的,键值对A先插入字典,键值对B后插入字典,但是当你打印字典的Keys列表时,你会发现B可能在A的前面. 但是从Python 3.6开始,字典是变成有顺序的了.你先插入键值对A,后插入键值对B,那么当你打印Keys列表的时候,你就会发现B在A的后面. 不仅如此,从Python 3.6开始,下面的三种遍历操作,效率要高于Python 3.5之前: for key in 字典 for value in 字典.values() for key, va

  • python模块简介之有序字典(OrderedDict)

    有序字典-OrderedDict简介 示例 有序字典和通常字典类似,只是它可以记录元素插入其中的顺序,而一般字典是会以任意的顺序迭代的.参见下面的例子: import collections print 'Regular dictionary:' d = {} d['a'] = 'A' d['b'] = 'B' d['c'] = 'C' d['d'] = 'D' d['e'] = 'E' for k, v in d.items(): print k, v print '\nOrderedDict

  • 在Python中如何让字典保持有序

    目录 1.如何让字典保持有序 2.代码演示 (1)OrderedDict有序字典简单使用 (2)模拟编写竞赛答题 1.如何让字典保持有序 实际案例: 某编程竞赛系统,对参赛选手编程解题进行计时,选手完成题目后,把该选手解题用时记录到字典中,以便赛后按选手名查询成绩.(答题用时越短,成绩越优秀.) 如:LiLei第2名用时43分钟,HanMeimei第5名用时52分钟,Jim第1名用时39分钟 {'LiLei': (2, 43), 'HanMeimei': (5, 52), 'Jim': (1,

  • Python中列表、字典、元组数据结构的简单学习笔记

    列表 列表是Python中最具灵活性的有序集合对象类型.与字符串不同的是,列表可以包含任何类型的对象:数字.字符串甚至其他列表.列表是可变对象,它支持原地修改的操作. Python的列表是: 任意对象的有序集合 通过偏移读取 可变长度.异构以及任意嵌套 属于可变序列的分类 对象引用数组(列表中的存储的是对象的引用,而不是对象的拷贝) 实际应用中的列表 >>基本列表操作 由于列表是序列,它支持很多与字符串相同的操作.列表对"+"和"*"操作的响应与字符串很

  • Python中元组,列表,字典的区别

    Python中,有3种内建的数据结构:列表.元组和字典. 1.列表 list是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目.列表中的项目.列表中的项目应该包括在方括号中,这样python就知道你是在指明一个列表.一旦你创建了一个列表,你就可以添加,删除,或者是搜索列表中的项目.由于你可以增加或删除项目,我们说列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的,并且列表是可以嵌套的. 实例: #coding=utf-8 animalslist=['fox','tiger','ra

  • Python中列表、字典、元组、集合数据结构整理

    本文详细归纳整理了Python中列表.字典.元组.集合数据结构.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 列表: 复制代码 代码如下: shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana'] 字典: 复制代码 代码如下: di = {'a':123,'b':'something'} 集合: 复制代码 代码如下: jihe = {'apple','pear','apple'} 元组: 复制代码 代码如下: t = 123,456,'hello' 1.列表 空

  • python 中defaultdict()对字典进行初始化的用法介绍

    目录 用法讲解: 1. 不使用defaultdict(): 2. 使用defaultdict(): 用法讲解: 一般情况下,在使用字典时,先定义一个空字典(如dict_a = {}),然后往字典中添加元素只需要 dict_a[key] = value即可.读取字典中的元素时同理,但前提时字典中存在这个key,否则就会报错. 而defaultdict()的作用在于,即使字典中的key不存在,在查找时也会对它的value赋予一个默认值,从而避免了报错. 具体来说,defaultdict接受一个工厂函

  • 简单总结Python中序列与字典的相同和不同之处

    共同点: 1.它们都是python的核心类型,是python语言自身的一部分 核心类型与非核心类型 多数核心类型可通过特定语法来生成其对象,比如"dave"就是创建字符串类型的对象的表达式: 非核心类型需要内置函数来创建,比如文件类型需要调用内置函数open()来创建. 类也可以理解成自定义的非核心类型. 2.边界检查都不允许超越索引边界 >>> a = 'dave' >>> a[3] 'e' >>> a[4] Traceback

  • Python中列表,元组,字典和集合的区别及它们之间的转换

    目录 (1)集合set (2)元组tuple (3)列表list (4)字典dict 下面是一些小例子 字典的分割.合并 list分割.合并 前排提示:元祖是错误的写法(带错别字),部分文章写为元祖系误,正确的说法为元组. 首先了解序列. 序列是具有先后关系的一组元素,它是一维元素向量,元素类型可以不同. 元素间由序号引导,通过下标访问序列的特定元素. 序列是一个基类类型,元组.列表是序列类型的一种扩展,继承序列类型的全部通用操作. (1)集合set 集合就是我们数学学的集合,集合最好的应用是去

  • 详谈Python中列表list,元祖tuple和numpy中的array区别

    1.列表 list是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目.列表中的项目.列表中的项目应该包括在方括号中,这样python就知道你是在指明一个列表.一旦你创建了一个列表,你就可以添加,删除,或者是搜索列表中的项目.由于你可以增加或删除项目,我们说列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的,并且列表是可以嵌套的. 列表是可以改变的,能够增加或减少,(append和del函数) 2.元组 元祖和列表十分相似,不过元组是不可变的.即你不能修改元组.元组通过圆括号中用逗号

  • 浅谈python中的数字类型与处理工具

    python中的数字类型工具 python中为更高级的工作提供很多高级数字编程支持和对象,其中数字类型的完整工具包括: 1.整数与浮点型, 2.复数, 3.固定精度十进制数, 4.有理分数, 5.集合, 6.布尔类型 7.无穷的整数精度 8.各种数字内置函数及模块. 基本数字类型 python中提供了两种基本类型:整数(正整数金额负整数)和浮点数(注:带有小数部分的数字),其中python中我们可以使用多种进制的整数.并且整数可以用有无穷精度. 整数的表现形式以十进制数字字符串写法出现,浮点数带

  • Python中的defaultdict与__missing__()使用介绍

    前言 今天我们的主角是 defaultdict ,同时也会介绍一下模仿方法 __missing__() ,本文主要来源于网友博客,分享给有需要的人.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 默认值可以很方便 众所周知,在Python中如果访问字典中不存在的键,会引发KeyError异常.但是有时候,字典中的每个键都存在默认值是非常方便的.例如下面的例子: strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy', 'weasel', 'puppy', 'kit

随机推荐