1.背景 在做poi recommendation评估的工作，用到了Foursquare数据集，发现check_in文件内数据是按时间排序的，user杂乱无章，如下图所示，而我需要用到按user与主关键字，time为次关键字的排序数据做train_data，也就是说，需要先对第一列排序，在每个user内对第三列排序。 2.思考 考虑到这里user是可重复的，（另一个时间又check_in了），需要user的poi与time信息，自然而然想到用字典，字典的value需要是个seq，包含至少后两列的信息，很明显普通的字典难以实现，这里想到用defaultdict，具体用法不再赘述，直接上代码理解。 3.代码
from collections import defaultdict as defdict f = open('Foursquare_checkins.txt') check_in = defdict(list) for line in f: uid, poi_id, t = line.strip().split() uid, poi_id, t = int(uid), int(poi_id), float(t) check_in[uid].append([uid, poi_id, t]) #为了输出数据方便，存了uid key_lst = sorted(check_in.keys()) for idx in key_lst: lst = check_in[idx] #value list order_lst = sorted(lst, key = lambda lst : lst[2]) #字典并不保证输出有序，所以即使原文件时间有序，这里也要做下对时间的排序处理 for i in range(len(order_lst)): content = [] for j in range(3): content.append(str(order_lst[i][j])) out = open('check_in.txt', 'a') out.write('\t'.join(content) + '\n') out.close() f.close()4.结果 这里还有个对齐问题，一次tab四个字符，如果第二列小于4个字符就按第二列第一个字符来tab的，目前还未解决（主要是没意义），之后再说吧。 5.总结 使用defaultdict可以极大的优化代码，但是写入字典需要遍历一次文件，输出又要遍历，这样会很慢，对时间没有要求的可以这样使用，否则我的办法是使用flag判断新user_id，添加temp.txt来暂存已读文件，这样随着第一次对文件的遍历，所需的排序文件也输出完毕。 第一次写博客，再说个最近发现的问题，记录一下。 大家知道，写入文件的时候，会先把内容存到缓冲区，不执行close，是不会真正写入的。但有一次我发现，一个程序，没有写close，文件内却有结果了，遂百度之。 结论：当所存内容超过缓冲区存储空间的时候，会强制写入。 这里，我用追加的方式，每次都close，便于检查结果，不必等到最后才看到。事实上，这个数据集也是很大的，即使不这样也会有结果的。 6.补充 水平有限，在后续的学习时无意中看到了，一个对主次关键字排序的方法，在这里做一下补充。
a = [(1, 2, 3), (1, 3, 2), (3, 5, 3), (3, 2, 1), (2, 1, 5), (2, 4, 3)] b = sorted(a, key = lambda l : (l[0], l[1])) #主:第0列, 次:第1列 c = sorted(a, key = lambda l : (-l[0], l[1])) #加负号即表示由大到小排结果
这点小东西不值得另开一贴，既然原博提到了主次关键字排序，就做此补充吧。 文件内的数据都是字符串，按字典来做还是很不错的。如果直接对有效数据进行排序，可以用括号选择多个排序参数，不必多次sorted. 完结
