使用自定义排序功能对字典进行排序

Question

我使用json.load(data_file)从文件中读取了一些 JSON 数据

 {
  "unused_account":{
    "logins": 0,
    "date_added": 150
  },
  "unused_account2":{
    "logins": 0,
    "date_added": 100
  },
  "power_user_2": {
    "logins": 500,
    "date_added": 400,
    "date_used": 500
  },
  "power_user": {
    "logins": 500,
    "date_added": 300,
    "date_used": 400
  },
  "regular_user": {
    "logins": 20,
    "date_added": 200,
    "date_used": 300
  }
}

我想按特定顺序对条目进行排序。我找到了很多按键或单个值排序的示例。但我想按以下规则对值进行排序：

1. groupby 登录次数递减，但登录次数为 0 的用户在前
2. 按添加日期对登录次数为 0 的用户进行排序
3. 按使用日期对至少有 1 次登录的用户进行排序

理想情况下，我会像这样编写自己的比较函数：

def compare(elem1, elem2):
    """Return >0 if elem2 is greater than elem1
        <0 if elem2 is lesser than elem1
        0 if they are equal"""
    #rule 1 group by logins
    if elem1['logins'] != elem2['logins']:
        if elem1['logins'] == 0:
            return -1
        if elem2['logins'] == 0:
            return 1
        return elem2['logins'] - elem1['logins']
    # rule 2 sort on date_added
    if elem1['logins'] == 0 and elem2['logins'] == 0:
        return elem2['date_added'] - elem1['date_added']
    #rule 3 sort on date_used
    if elem1['logins'] == elem2['logins'] and elem1['loigns'] > 0:
        return elem2['date_used'] - elem1['date_used']
    return 0  # default

我不知道在哪里以及如何插入我的排序功能。

Answer 1

我假设您知道字典是无序的，并且您想要对值或键值对进行排序。以下示例对值进行排序。

如果你修正了最后一个if 中的loigns 错字，你的比较功能已经可以工作了：

>>> sorted(sample.itervalues(), cmp=compare))
[{'logins': 0, 'date_added': 150}, {'logins': 0, 'date_added': 100}, {'logins': 500, 'date_added': 400, 'date_used': 500}, {'logins': 500, 'date_added': 300, 'date_used': 400}, {'logins': 20, 'date_added': 200, 'date_used': 300}]
>>> pprint(_)
[{'date_added': 150, 'logins': 0},
 {'date_added': 100, 'logins': 0},
 {'date_added': 400, 'date_used': 500, 'logins': 500},
 {'date_added': 300, 'date_used': 400, 'logins': 500},
 {'date_added': 200, 'date_used': 300, 'logins': 20}]

不过，您也可以使用以下排序键：

(not d['logins'], d['logins'], d['date_used'] if d['logins'] else d['date_added'])

这将创建一个 (has_logins, num_logins, date) 元组，其中选择的日期基于用户是否已登录。

将其用作sorted() 函数的key 参数，并反转排序，如下所示：

>>> key = lambda d: (not d['logins'], d['logins'], d['date_used'] if d['logins'] else d['date_added'])
>>> pprint(sorted(sample.itervalues(), key=key, reverse=True))
[{'date_added': 150, 'logins': 0},
 {'date_added': 100, 'logins': 0},
 {'date_added': 400, 'date_used': 500, 'logins': 500},
 {'date_added': 300, 'date_used': 400, 'logins': 500},
 {'date_added': 200, 'date_used': 300, 'logins': 20}]

如果您还需要密钥，请使用 dict.iteritems() 并更新密钥函数以接受 (k, d) 元组：

>>> key = lambda (k, d): (not d['logins'], d['logins'], d['date_used'] if d['logins'] else d['date_added'])
>>> pprint(sorted(sample.iteritems(), key=key, reverse=True))
[('unused_account', {'date_added': 150, 'logins': 0}),
 ('unused_account2', {'date_added': 100, 'logins': 0}),
 ('power_user_2', {'date_added': 400, 'date_used': 500, 'logins': 500}),
 ('power_user', {'date_added': 300, 'date_used': 400, 'logins': 500}),
 ('regular_user', {'date_added': 200, 'date_used': 300, 'logins': 20})]