一、实际场景

比如百米赛跑，对于每个运动员的用时进行计数，比赛完后把每个运动员的用时记录到字典中，其存储格式如下所示：

{'xiaoliang': (1, 16.9), 'xiaoxin': (1, 11.7), 'xiaowang': (2, 13.8) ......}

正常情况下，我们可以通过Python字典的键值查询值，但是在有的应用场景中我们希望反过来，通过值反向查询键值，即我们不仅像查询某个运动员是第几名，还希望知道谁是第一名，谁是第三名？等等这列查询方式。这对这种实际场景，本文给出其实现方法。

二、通过字典值反向查询键值的实现方法

实现步骤：

步骤一：构造一组赛跑运动员字典成绩数据，共有8名运动员，且成绩为均值为12.5，标准差为1.5的正态分布；
步骤二：使用sorted结合匿名函数lambda方法对运动员数据字典按照成绩排序，然后，使用for循环和内置函数enumerate进行排序后的字典重构。
步骤三：构造通过字典值反向查询键值的函数：query_by_order(dict_data, begin_index, end_index=None)，其中输入参数的含义：
(1) dict_data : 需要处理的字典；
(2) begin_index : 搜索的索引开始位置；
(3) end_index : 搜索的索引结束位置。
由于字典格式数据不支持索引和切片操作，所以这里使用迭代工具包itertools中的islice方法将字典转换可索引和切片操作的字典。针对排好序的运动员字典的操作结果如下图所示：

在这里插入图片描述

# 导入随机整数(randint)和正态分布随机自然数(gauss)的包
from random import randint, gauss
# 导入islice方法，用于将字典扩展为可索引和切片操作的字典
from itertools import islice

# 1.构造一组赛跑运动员字典成绩数据，共有8名运动员，
# 且成绩为均值为12.5，标准差为1.5的正态分布，注意round
# 是保留小数点后两位。
runners_dict = {'runer_%d' % i: round(gauss(12.5, 1.5), 2) 
					for i in range(1, 9)}

# 2.使用sorted结合匿名函数lambda方法对运动员数据字典按照成绩排序
# (1) 首先使用sorted和lmabda对runner_dict由运动员用时由底到高
# 进行排序，返回给元组列表runners_tuplelist_sorted
runners_tuplelist_sorted = sorted(runners_dict.items(),
										key=lambda x: x[1])

# (2) 以sorted按照运动员用时排序的元组列表runners_tuplelist_sorted
# 构建排序后的字典runners_dict_sorted，需要注意的是需要首先开辟一个空
# 的字典runners_dict_sorted
runners_dict_sorted = {}

# 下面使用for循环和内置函数enumerate进行排序后的字典重构，注意
# enmuerate(runners_tuplelist_sorted, 1)中的1表示rank从1
# 开始排名(默认从0开始)
for rank, (runner_key, runner_val) in 
						enumerate(runners_tuplelist_sorted, 1):
	runners_dict_sorted[runner_key] = (rank, runner_val)

# 3.设计一个函数query_by_order，实现通过字典值反向查询键值的实现方法：
# 实现通过字典值反向搜索键值的函数。注意：该函数可以单独搜索键值，也可以
# 按照区间搜索键值
def query_by_order(dict_data, begin_index, end_index=None):
	# 函数输入参数说明：
	# dict_data	:	需要处理的字典
	# begin_index	:	搜索的索引开始位置
	# end_index	:	搜索的索引结束位置
	begin_index = begin_index - 1
	if end_index is None:
		end_index = begin_index + 1

	# 使用islice方法将字典转换可索引和切片操作的对象，并通过列表构造器
	# list输出搜索结果
	return list(islice(dict_data, begin_index, end_index))

# 4.使用query_by_order函数查询前三名：
query_by_order(runners_dict_sorted, 1, 4)