从字典中求加权最小值和最大值的Pythonic方法

Question

我使用的数据集类似于：

animals = {
            "antelope": {
                "latin": "Hippotragus equinus", 
                "cool_factor": 1, 
                "popularity": 6
            }, 
            "ostrich": {
                "latin": "Struthio camelus", 
                "cool_factor": 3, 
                "popularity": 3
            }, 
            "echidna": {
                "latin": "Tachyglossus aculeatus", 
                "cool_factor": 5, 
                "popularity": 1
            }
          }

我想做的是找出受欢迎程度影响的“最不酷”和“最酷”的动物，比如：

> min_cool_weighted(animals)
  "echidna"

> max_cool_weighted(animals)
  "ostrich"

我首先想到的解决方案是创建3个数组（keys、cool_factors和popularities），循环遍历字典，将所有值推入3个数组，然后创建第四个数组，每个值在weighted[i] = cool_factor[i] * popularity[i]处，然后取min/max并从键数组中获取相应的键。然而，这似乎不是很Python。你知道吗

有没有更好、更具表现力的方式？你知道吗

Answer 1

max和min应该足够了

min(animals, key=lambda x: animals[x]["cool_factor"]*animals[x]["popularity"])
'echidna'
max(animals, key=lambda x: animals[x]["cool_factor"]*animals[x]["popularity"])
'ostrich'

Answer 2

您可以使用sorted

最小值：

sorted(animals.iteritems(), 
       key=lambda x:x[1]['cool_factor']*x[1]['popularity'])[0][0]

最大值：

sorted(animals.iteritems(), 
       key=lambda x:x[1]['cool_factor']*x[1]['popularity'])[-1][0]