从字典中找到加权最小值和最大值键的Pythonic方法

我使用的数据集与此类似：

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
            }
          }

我想做的是找到受欢迎程度影响的“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\u factors

、和

popularity

），遍历字典，将所有值推到3个数组中，然后创建第四个数组，每个数组的值都是

加权[i]=cool\u factors[i]*流行度[i]

，然后取最小/最大值并从密钥数组中获取相应的密钥。然而，这看起来并不是很像蟒蛇

有更好、更具表现力的方式吗？

而且应该足够了

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'

---

您可以使用

sorted

最小值：

最大值：

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

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