Posted in Python onApril 04, 2020
在做项目的时候,遇到这样的数据:
"trends": [ { "name": "Rick Gates", "promoted_content": null, "query": "%22Rick+Gates%22", "tweet_volume": 135732, "url": "http://twitter.com/search?q=%22Rick+Gates%22" }, { "name": "#TheBachelorette", "promoted_content": null, "query": "%23TheBachelorette", "tweet_volume": 91245, "url": "http://twitter.com/search?q=%23TheBachelorette" }, { "name": "#KremlinAnnex", "promoted_content": null, "query": "%23KremlinAnnex", "tweet_volume": 42654, "url": "http://twitter.com/search?q=%23KremlinAnnex" }, { "name": "#LHHH", "promoted_content": null, "query": "%23LHHH", "tweet_volume": 35252, "url": "http://twitter.com/search?q=%23LHHH" }]
我需要做的就是根据tweet_volume的数值对trends里的元素进行排序。
实现代码:
把上面数据以字典的方式获取,相当于把取出的就是后面的列表,即
trends=[ { "name": "Rick Gates", "promoted_content": null, "query": "%22Rick+Gates%22", "tweet_volume": 135732, "url": "http://twitter.com/search?q=%22Rick+Gates%22" }, { "name": "#TheBachelorette", "promoted_content": null, "query": "%23TheBachelorette", "tweet_volume": 91245, "url": "http://twitter.com/search?q=%23TheBachelorette" }, { "name": "#KremlinAnnex", "promoted_content": null, "query": "%23KremlinAnnex", "tweet_volume": 42654, "url": "http://twitter.com/search?q=%23KremlinAnnex" }, { "name": "#LHHH", "promoted_content": null, "query": "%23LHHH", "tweet_volume": 35252, "url": "http://twitter.com/search?q=%23LHHH" }] trends = sorted(trends,key = lambda e:e['tweet_volume'],reverse = True)
考虑到有些数据是NULL,因此需要提前做个处理,对于空的tweet_volume设置为0,完整代码:
for item in trends: if(item.get('tweet_volume') is None): item['tweet_volume'] = 0 trends = sorted(trends,key = lambda e:.get('tweet_volume') ,reverse = True)
建议用get方式获取,空值或数据不存在这样不会报错。
在Python文档中看到一种性能更高的方法
通过使用 operator 模块的 itemgetter 函数,可以非常容易的排序这样的数据结构
因此上面的程序可以改写成
from operator import itemgetter for item in trends: if(item.get('tweet_volume') is None): item['tweet_volume'] = 0 trends = sorted(trends,key = itemgetter('tweet_volume'),reverse = True)
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三水点靠木。
Python按照list dict key进行排序过程解析
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