python 全栈开发，Day14(列表推导式,生成器表达式,内置函数)

一、列表生成式

生成1～100的列表

li = []
for i in range(1,101):
    li.append(i)
 
print(li)

执行输出：

[1,2,3...]

生成python1期~11期

li = []
for i in range(1,12):
    li.append('python'+str(i)+'期')
 
print(li)

执行输出：

['python1期', 'python2期', 'python3期'...]

第二种写法

li = []
for i in range(1,12):
    li.append('python%s' % i)
print(li)

执行输出，效果同上

上面的代码，可以一行搞定
用列表推导式就可以了

用列表推导式能构建的任何列表，用别的都可以构建，比如for循环
特点：
1.一行，简单，感觉高端，但是不易排错
使用debug模式，没法依次查看每一个值。

第一个例子

li = [i for i in range(1,101)]
print(li)

第二个例子

li = ['python%s期' %i for i in range(1,12)]
print(li)

循环模式

[经过加工的i for i in 可迭代对象]

比如python1期~python12期，是加工的

也可以不加工，比如1~100

1～10平方结果

li = [i ** 2 for i in range(1,11)]
print(li)

执行输出：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

筛选模式

[经过加工的i for i in 可迭代对象 if 条件 筛选]

30以内所有能被3整除的数

l3 = [i for i in range(1,31) if i % 3 == 0]
print(l3)

执行输出：

[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

30以内所有能被3整除的数的平方

li = [i**2 for i in range(1,31) if i % 3 == 0]
print(li)

执行输出：

[9, 36, 81, 144, 225, 324, 441, 576, 729, 900]

找到嵌套列表中名字含有两个'e'的所有名字

names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
l4 = [name for i in names for name in i if name.count('e') == 2 ]
print(l4)

执行输出：

['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

列表推导式，最多不超过3个for循环
判断只能用一个

常用的是列表推导式

字典推导式
将一个字典的key和value对调

mcase = {'a': 10, 'b': 34}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency)

执行输出：

{10: 'a', 34: 'b'}

相当于

mcase = {'a': 10, 'b': 34}
mcase_frequency = {}
for k in mcase:
    mcase_frequency[k]=mcase[k]
print(mcase_frequency)

执行效果同上！

如果Key和value是一样的，不适合上面的代码

集合推导式

计算列表中每个值的平方，自带去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])

执行输出：
{1, 4}

a = {1,1,4}
print(type(a))

执行输出：

<class 'set'>

结果是一个集合，它也是用{}表示的。

集合和字典是有区别的：

有键值对的，是字典，比如{'k1':1,'k1':2}

没有键值对的，是集合，比如{1,2,3,4}

二、生成器表达式

l_obj = ('python%s期' % i for i in range(1,12))
print(l_obj)

执行输出：

<generator object <genexpr> at 0x000002DDBEBADE60>

结果是一个生成器对象

如何取值呢？使用__next__方法

l_obj = ('python%s期' % i for i in range(1,12))
#print(l_obj)
print(l_obj.__next__())
print(l_obj.__next__())
print(l_obj.__next__())

执行输出：

python1期
python2期
python3期

列表推导式：一目了然，占内存
生成器表达式： 不便看出，节省内存。

三、内置函数

什么是内置函数？就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print，input等等。截止到python版本3.6.2，现在python一共为我们提供了68个内置函数。它们就是python提供给你直接可以拿来使用的所有函数。

✴✴✴ 表示很重要

✴ 表示一般

作用域相关

locals ：函数会以字典的类型返回当前位置的全部局部变量。
globals：函数以字典的类型返回全部全局变量。

其他相关

字符串类型代码的执行 eval，exec，complie
✴✴✴eval：执行字符串类型的代码，并返回最终结果。

print(eval('3+4'))

执行输出： 7

ret = eval('{"name":"老司机"}')
print(ret)

执行输出： {'name': '老司机'}

eval的作用相当于拨开字符串2边的引号，执行里面的代码

✴✴✴exec:执行字符串类型的代码，流程语句

print(exec('3+4'))

执行输出：None

ret1 = '''
li = [1,2,3]
for i in li:
    print(i)
'''
print(exec(ret1))

执行输出：

1
2
3
None

eval和exec 功能是类似的
区别：
1.eval有返回值,exec没有没有值
2.exec适用于有流程控制的,比如for循环。eval只能做一些简单的。

compile:将字符串类型的代码编译。代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值。

code1 = 'for i in range(0,3): print (i)'
compile1 = compile(code1,'','exec')
exec (compile1)

执行输出：

0
1
2

compile这个函数很少用，未来几年都不会用得到

输入输出相关 input，print

✴✴✴input:函数接受一个标准输入数据，返回为 string 类型。
✴✴✴print:打印输出。

#print(self, *args, sep=' ', end='
', file=None)
print(333,end='')
print(666,)

执行输出：

333666

print(333,end='**')
print(666,)　

执行输出：

333**666

默认是用空格拼接

print(11, 22, 33)

执行输出：

11 22 33

sep 将每一个字符串拼接起来，这里指定使用|

print(11, 22, 33, sep = '|')

执行输出：

11|22|33

写入文件

with open('log.txt',encoding='utf-8',mode='w') as f1:
    print('5555',file=f1)

执行程序，查看log.txt文件内容为: 555

内存相关 hash id
✴✴✴id:用于获取对象的内存地址。

a = 123
print(id(a))

执行输出：

1500668512

✴✴✴hash：获取一个对象（可哈希对象：int，str，Bool，tuple）的哈希值。

print(hash(123)) #数字不变
print(hash('123'))

执行输出：

123
4876937547014958447

true和False的哈希值对应1和0

print(hash(True))
print(hash(False))

执行输出：

1
0

模块相关__import__　
__import__：函数用于动态加载类和函数 。

✴help：函数用于查看函数或模块用途的详细说明。

调用相关
✴✴✴callable：函数用于检查一个对象是否是可调用的。如果返回True，object仍然可能调用失败；但如果返回False，调用对象ojbect绝对不会成功。
判断对象是否可调用的，就判断它是不是一个函数名
函数名返回True,其他，返回False

def func1():
    print(555)
a = 3
f = func1
print(callable(f))
print(callable(a))

执行输出：

True
False

callable其实就是判断一个对象是否是函数，是就返回True，其他类型直接返回False

查看内置属性
✴✴✴dir：函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。如果参数包含方法__dir__()，该方法将被调用。如果参数不包含__dir__()，该方法将最大限度地收集参数信息。

print(dir(list))

执行输出：

['__add__', '__class__', '__contains__'...]

迭代器生成器相关
✴✴✴range：函数可创建一个整数对象，一般用在 for 循环中。
✴next：内部实际使用了__next__方法，返回迭代器的下一个项目。

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it) #next内部封装了__next__方法,都是求下一个值
        print(x)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

执行输出：

1
2
3
4
5

✴iter：函数用来生成迭代器（讲一个可迭代对象，生成迭代器）。

from collections import Iterable
from collections import Iterator
l = [1,2,3]
print(isinstance(l,Iterable))  # 判断是否可迭代
print(isinstance(l,Iterator))  # 判断是否为迭代器

执行输出：

True
False

from collections import Iterable
from collections import Iterator
l = [1,2,3]
l1 = iter(l) #生成迭代器
print(isinstance(l1,Iterable))
print(isinstance(l1,Iterator))

执行输出：

True
True

数字相关

数据类型：
    ✴✴✴bool ：用于将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回 False。
    ✴✴✴int：函数用于将一个字符串或数字转换为整型。经常用

print(int())
print(int('12'))
print(int(3.6))
print(int('0100',base=2))  # 将2进制的 0100 转化成十进制。结果为 4

执行输出：

0
12
3
4

float：函数用于将整数和字符串转换成浮点数。
complex：函数用于创建一个值为 real + imag * j 的复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串，则不需要指定第二个参数

将数字转换为浮点型，默认保留小数点1位

print(type(3.14))
print(float(3))

执行输出：

<class 'float'>
3.0

进制转换：
    ✴bin：将十进制转换成二进制并返回。
    ✴oct：将十进制转化成八进制字符串并返回。
    ✴hex：将十进制转化成十六进制字符串并返回。

print(bin(5))
print(oct(7))
print(hex(10)) #10用a表示

执行输出：

0b101
0o7
0xa

数学运算：
    ✴abs：函数返回数字的绝对值。
    ✴divmod：计算除数与被除数的结果，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。
    round：保留浮点数的小数位数，默认保留整数。
    pow：求x**y次幂。（三个参数为x**y的结果对z取余）

print(abs(-20)) #绝对值

执行输出： 20

print(divmod(10,3)) #计算除数与被除数的结果

执行输出：

(3, 1)

divmod 在分页功能中，会用用到此函数

print(round(3.1415)) #默认取整

执行输出： 3

print(pow(2,3,5)) #求x**y次幂（三个参数为x**y的结果对z取余

执行输出： 2

解释：这里为3个参数，2的3次方，结果为8。用8和5做除法，取余为3，最终输出3

✴✴✴sum：对可迭代对象进行求和计算（可设置初始值）。
✴✴✴min：返回可迭代对象的最小值（可加key，key为函数名，通过函数的规则，返回最小值）。
✴✴✴max：返回可迭代对象的最大值（可加key，key为函数名，通过函数的规则，返回最大值）。

print(sum([1,2,3,4]))

执行输出： 10

sum最多只有2个参数

print(max([1,2,3,4]))

执行输出： 4

ret = max([1,2,-5],key=abs) # 按照绝对值的大小，返回此序列最大值
print(ret)

执行输出： -5

key表示定义规则

和数据结构相关
  列表和元祖
    ✴✴✴list：将一个可迭代对象转化成列表（如果是字典，默认将key作为列表的元素）。
    ✴✴✴tuple：将一个可迭代对象转化成元祖（如果是字典，默认将key作为元祖的元素）。

  相关内置函数
     ✴✴✴reversed：将一个序列翻转，并返回此翻转序列的迭代器。
     slice：构造一个切片对象，用于列表的切片。

ite = reversed(['a',2,3,'c',4,2])
for i in ite:
    print(i)

执行输出：

2
4
c
3
2
a

li = ['a','b','c','d','e','f','g']
sli_obj = slice(3) #从0切到3
print(li[sli_obj])

执行输出：　

['a', 'b', 'c']

如果有10个列表，统一切前3个，sli_obj可能有点用

slice几乎用不到
slice可以定义一个切片规则

字符串相关
  ✴✴✴str：将数据转化成字符串。
  ✴✴✴format:用于格式化输出。

字符串可以提供的参数,指定对齐方式，<是左对齐， >是右对齐，^是居中对齐

print(format('test', '<20'))
print(format('test', '>20'))
print(format('test', '^20'))

执行输出：

test               
                test
        test     

✴✴✴bytes：用于不同编码之间的转化。

编码转换，将unicode转换为utf-8

s1 = '老司机'
s2 = s1.encode('utf-8')
print(s2)
#print(s2.decode('utf-8')) #解码

执行输出：

b'xe8x80x81xe5x8fxb8xe6x9cxba'

第二种方法：

s1 = '老司机'
print(bytes(s1,encoding='utf-8'))

执行输出：

b'xe8x80x81xe5x8fxb8xe6x9cxba'

bytes：只能编码，将unicode ---> 非unicode  bytes(s1,encoding='utf-8')。

它不能解码

bytearry：返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 <= x < 256。

bytearry很少用

ret = bytearray('alex',encoding='utf-8') #4个字母对应的ascii顺序[97,108,101,120]
print(id(ret))
print(ret)
print(ret[0]) #97 是ascii码的顺序
ret[0] = 65 #65是大写a的位置
print(ret)
print(id(ret))

执行输出：

2177653717736
bytearray(b'alex')
97
bytearray(b'Alex')
2177653717736

memoryview：本函数是返回对象obj的内存查看对象。所谓内存查看对象，就是对象符合缓冲区协议的对象，为了给别的代码使用缓冲区里的数据，而不必拷贝，就可以直接使用。

ret = memoryview(bytes('你好',encoding='utf-8'))
print(len(ret)) # utf-8的bytes类型，放在一个list中 [xe4,xbd,xa0,xe5,xa5,xbd]
print(ret)
print(bytes(ret[:3]).decode('utf-8'))
print(bytes(ret[3:]).decode('utf-8'))
print('你好'.encode('utf-8'))

执行输出：

6
<memory at 0x0000016FD6AC0108>
你
好
b'xe4xbdxa0xe5xa5xbd'

✴ord:输入字符找该字符编码的位置
✴chr:输入位置数字找出其对应的字符
ascii:是ascii码中的返回该值，不是就返回u...

print(ord('a')) #ascii码的位置
print(chr(98)) #98对应a
print(ord('中')) #按照unicode查找
print(ascii('中')) #不是ascii码就返回u...

执行输出：

97
b
20013
'u4e2d'

✴✴✴repr:返回一个对象的string形式（原形毕露）。

#%r  原封不动的写出来
name = 'taibai'
print('我叫%r' % name)
 
#repr 原形毕露
print(repr('{"name":"alex"}'))
print('{"name":"alex"}')

执行输出：

我叫'taibai'
'{"name":"alex"}'
{"name":"alex"}

repr在面向对象中会用到

数据集合
  ✴✴✴dict：创建一个字典。
  ✴✴✴set：创建一个集合。
  frozenset：返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。
    相关内置函数
      ✴✴✴len:返回一个对象中元素的个数。
      ✴✴✴sorted：对所有可迭代的对象进行排序操作。

li = [1,2,7,8,5,4,3]
print(sorted(li)) #默认升序

执行输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8]

按照绝对值排序

li = [1,-2,-7,8,5,-4,3]
print(sorted(li,reverse=True,key=abs))

执行输出：

[8, -7, 5, -4, 3, -2, 1]

✴✴✴enumerate:枚举，返回一个枚举对象。 (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2])

li = ['jack', 'rose', 'wusir', '嫂子', '老司机']
print(enumerate(li))
print('__iter__' in dir(enumerate(li)))
print('__next__' in dir(enumerate(li)))

执行输出：

<enumerate object at 0x00000223DD887828>
True
True

enumerate是一个迭代器

li = ['jack', 'rose', 'wusir', '嫂子', '老司机']
for i in enumerate(li):
    print(i)

执行输出：

(0, 'jack')
(1, 'rose')
(2, 'wusir')
(3, '嫂子')
(4, '老司机')

返回结果为：列表元素的索引以及对应的值

li = ['jack', 'rose', 'wusir', '嫂子', '老司机']
for k,v in enumerate(li):
    print(k,v)

执行输出：

0 jack
1 rose
2 wusir
3 嫂子
4 老司机

enumerate的第2个参数，表示从多少开始。默认从1开始

li = ['jack', 'rose', 'wusir', '嫂子', '老司机']
for k,v in enumerate(li,10):
    print(k,v)

执行输出：

10 jack
11 rose
12 wusir
13 嫂子
14 老司机

✴all：可迭代对象中，全都是True才是True
✴any：可迭代对象中，有一个True 就是True

print(all([1,2,True,0]))
print(any([1,'',0]))

执行输出：

False
True

✴✴✴zip：函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。

print('__iter__' in dir(zip(l1,l2,l3,l4)))
print('__next__' in dir(zip(l1,l2,l3,l4)))

执行输出：

True
True

zip也是一个迭代器

zip 拉链方法 形成元组的个数与最短的可迭代对象的长度一样

l1 = [1, 2, 3, 4]
l2 = ['a', 'b', 'c', 5]
l3 = ('*', '**', (1,2,3), 777)
z = zip(l1,l2,l3)
for i in z:
    print(i)

执行输出：

(1, 'a', '*')
(2, 'b', '**')
(3, 'c', (1, 2, 3))
(4, 5, 777)

我们把list当做列向量来看就很好理解了，zip就是拉链，把一件挂着的衣服拉起来。这就是zip的功能。所以
当做列向量看，就是拉起来的拉链了。
而转置的z就是把拉链放水平，多形象！

zip结果取决于最短的一个,返回的数据是元组
面试题，必考zip

✴✴✴filter：过滤·。
filter 过滤 通过你的函数，过滤一个可迭代对象，返回的是True
类似于[i for i in range(10) if i > 3]

取列表中的偶数

def func(x):
    return x % 2 == 0
ret = filter(func,[1,2,3,4,5,6,7])
print(ret)
for i in ret:
    print(i)

执行输出：

<filter object at 0x0000021325A4B6D8>
2
4
6

使用列表生成式完成上面的功能

li = [i for i in [1,2,3,4,5,6,7] if i % 2 == 0]
print(li)

执行输出，效果同上

✴✴✴map:会根据提供的函数对指定序列做映射。
map相当于列表生成式循环模式

def square(x): #计算平方数
    return x ** 2
ret = map(square,[1,2,3,4,5]) #计算列表各个元素的平方
for i in ret:
    print(i)

执行输出：

1
4
9
16
25

map也是迭代器

匿名函数

匿名函数：为了解决那些功能很简单的需求而设计的一句话函数。

返回一个数的平方

使用函数方式

def func1(x):
    return x ** 2

使用匿名函数一行搞定

func = lambda x:x ** 2
print(func(5))

执行输出： 25

上面是我们对calc这个匿名函数的分析，下面给出了一个关于匿名函数格式的说明

函数名 = lambda 参数 ：返回值
 
#参数可以有多个，用逗号隔开
#匿名函数不管逻辑多复杂，只能写一行，且逻辑执行结束后的内容就是返回值
#返回值和正常的函数一样可以是任意数据类型

def func2(x,y):
    return x + y

改成匿名函数

fun = lambda x,y:x+y
print(fun(1,3))

执行输出： 4

lambda单独拿出来，没有啥意义
主要是和内置函数结合使用

lambda 函数与内置函数的结合。
sorted，map，fiter，max，min，reversed

比较字典值的大小，并输出key的值

dic={'k1': 10, 'k2': 100, 'k3': 30}
print(max(dic, key=lambda x: dic[x]))

执行输出： k2

x表示dic的key,返回值就是dic[x] 也就是dic的value
lambda就是字典的value

def func(x):
    return x**2
res = map(func,[1,5,7,4,8])
for i in res:
    print(i)

改成lambda  lambda可以不要函数名 

res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
#print(res)
for i in res:
    print(i)

执行输出：

1
25
49
16
64

打印出大于10的元素

l1 = [1,2,3,11,12,40,20,50,79]
ret = filter(lambda x:x > 10,l1)
#print(ret)
for i in ret:
    print(i)

执行输出：

11
12
40
20
50
79

如果l1列表的数据，有上百万，不能使用列表推导式，非常占用内存
建议使用lamdba，它只占用一行

作业：

下面题都是用内置函数或者和匿名函数结合做出：
1，用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb
    name=['oldboy','alex','wusir']
 
2，用map来处理下述l，然后用list得到一个新的列表，列表中每个人的名字都是sb结尾
l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
 
 
3，用filter来处理,得到股票价格大于20的股票名字
shares={
   'IBM':36.6,
   'Lenovo':23.2,
   'oldboy':21.2,
   'ocean':10.2,
}
 
4，有下面字典，得到购买每只股票的总价格，并放在一个迭代器中。
结果：list一下[9110.0, 27161.0,......]
portfolio = [
  {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
    {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]
 
5，还是上面的字典，用filter过滤出单价大于100的股票。
 
6，有下列三种数据类型，
    l1 = [1,2,3,4,5,6]
    l2 = ['oldboy','alex','wusir','太白','日天']
    tu = ('**','***','****','*******')
写代码，最终得到的是（每个元祖第一个元素>2,第三个*至少是4个。）
    [(3, 'wusir', '****'), (4, '太白', '*******')]这样的数据。
 
7，有如下数据类型：
l1 = [{'sales_volumn': 0},
     {'sales_volumn': 108},
     {'sales_volumn': 337},
     {'sales_volumn': 475},
     {'sales_volumn': 396},
     {'sales_volumn': 172},
     {'sales_volumn': 9},
     {'sales_volumn': 58},
     {'sales_volumn': 272},
     {'sales_volumn': 456},
     {'sales_volumn': 440},
     {'sales_volumn': 239}]
将l1按照列表中的每个字典的values大小进行排序，形成一个新的列表。

答案：

1.

name=['oldboy','alex','wusir']
a = map(lambda x:x+'_sb',name)
for i in a:
    print(i)

执行输出：

oldboy_sb
alex_sb
wusir_sb

2.

l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
a = map(lambda x:x['name'] + '_sb',l)
li = []
for i in a:
    li.append(i)
print(li)

执行输出：

['alex_sb', 'y_sb']

3.

shares={
   'IBM':36.6,
   'Lenovo':23.2,
   'oldboy':21.2,
   'ocean':10.2,
}
 
a = filter(lambda x:shares[x] > 20,shares)
for i in a:
    print(i)

执行输出：

oldboy
Lenovo
IBM

4.

portfolio = [
  {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
    {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]
 
a = map(lambda x:x['shares']*x['price'],portfolio)
li = []
for i in a:
    #print(i)
    li.append(i)
print(li)

执行输出：

[9110.0, 27161.0, 4218.0, 1111.25, 735.7500000000001, 8673.75]

5.

portfolio = [
  {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
    {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]
 
a = filter(lambda x:x['price'] > 100,portfolio)
for i in a:
    print(i)

执行输出：

{'price': 543.22, 'name': 'AAPL', 'shares': 50}
{'price': 115.65, 'name': 'ACME', 'shares': 75}

6.

l1 = [1,2,3,4,5,6]
l2 = ['oldboy','alex','wusir','太白','日天']
tu = ('**','***','****','*******')
a = zip(l1,l2,tu)
li = []
for i in a:
    #print(i)
    li.append(i)
print(li)

执行输出：

[(1, 'oldboy', '**'), (2, 'alex', '***'), (3, 'wusir', '****'), (4, '太白', '*******')]

7.

l1 = [{'sales_volumn': 0},
     {'sales_volumn': 108},
     {'sales_volumn': 337},
     {'sales_volumn': 475},
     {'sales_volumn': 396},
     {'sales_volumn': 172},
     {'sales_volumn': 9},
     {'sales_volumn': 58},
     {'sales_volumn': 272},
     {'sales_volumn': 456},
     {'sales_volumn': 440},
     {'sales_volumn': 239}]
 
a = sorted(l1,reverse=False,key=lambda x:x['sales_volumn'])
print(a)

执行输出：

[{'sales_volumn': 0}, {'sales_volumn': 9}, {'sales_volumn': 58}, {'sales_volumn': 108}, {'sales_volumn': 172}, {'sales_volumn': 239}, {'sales_volumn': 272}, {'sales_volumn': 337}, {'sales_volumn': 396}, {'sales_volumn': 440}, {'sales_volumn': 456}, {'sales_volumn': 475}]