应用场景: 统计一篇文章中单词的出现频率，然后进行排序
利用sorted函数，返回一个已经排序好的list，但不改变原来的数据结构
In [1]: dt = {'a':3,'b':2,'c':1}
In [2]: sorted(dt.items(),key=lambda d:d[1])
Out[2]: [('c', 1), ('b', 2), ('a', 3)]
In [3]: dt #dt本身并没有改变
Out[3]: {'a': 3, 'b': 2, 'c': 1}
In [4]: sorted(dt.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True)
Out[4]: [('a', 3), ('b', 2), ('c', 1)]
In [5]: dt = {'a':{'val':3},'b':{'val':5},'c':{'val':2}}
In [6: sorted(dt.items(),key=lambda d:d[1]['val'])
Out[6]: [('c', {'val': 2}), ('a', {'val': 3}), ('b', {'val': 5})]
In [7]: sorted(dt.items(),key=lambda d:d[1]['val'],reverse=True)
Out[7]: [('b', {'val': 5}), ('a', {'val': 3}), ('c', {'val': 2})]