Python中sort,python中sort用法

　　sort和sorted的区别

　　尽管sort()和sorted()都可以用于python3中的排序，但它们有以下两个主要区别：

　　Sort只能应用于list列表，sorted可以对所有iterable对象进行排序。

　　排序方法将直接在原始列表上排序，而不会创建新列表。但是，排序后的方法不会对原始数据进行任何更改，排序后的结果是新生成的。如果不需要原始数据，数据是列表类型的，可以使用排序方法，这样可以节省空间。否则，使用排序方法。

　　分类

　　在python2中，排序方法可以有三个参数：key、cmp和reverse。但是在python3中，参数cmp被取消，只有key和reverse两个可选参数可用。参数reverse指定排序是正序还是逆序。默认是正序假，就不多说了。Parameter key指定只有一个参数的方法。该方法用于从列表的每个元素中提取比较键。看看下面的例子：

　　1.按元素长度排序

　　strlist=[bbb ， ccc ， bac ， ab ， ba]

　　strlist.sort(key=len)

　　Print(strlist)打印结果如下：

　　[ab ， ba ， bbb ， ccc ， bac]2。通过元素的字符顺序

　　strlist=[bbb ， bbb ， bAc ， ab ， bac]

　　strlist.sort()print(strlist)

　　strlist . sort(key=str . lower)print(strlist)打印结果如下：

　　[BBB ， ab ， bac ， bAc ， bbb]

　　[AB ， BAC ， BAC ， BBB ， BBB] 3。更复杂的排序：列表中的元素是一个字典，按照字典中的某个属性值排序。以下是学生年龄排名。

　　学生=[{ 姓名 : 小C ，年龄 336012，分数 336090}，

　　{ 姓名 : 小d ，年龄 336013，分数 336084}，

　　{ 姓名 : 小A ，年龄 336014，分数 336085}，

　　{ 姓名 : 小e ，年龄 336015，分数 336089}，

　　{ 姓名 : 小f ，年龄 336012，分数 3360nbsp

　　;88}]

　　student.sort(key=lambdaa:a["age"])

　　print(student)打印结果如下(换行是我自己处理的)：

[{'name':'小C','age':12,'score':90},
　　{'name':'小F','age':12,'score':88},
　　{'name':'小D','age':13,'score':84},
　　{'name':'小A','age':14,'score':85},
　　{'name':'小E','age':15,'score':89}]

那么原来的cmp参数有的功能实现不了了吗？当然能，可以通过从functools库里引入cmp_to_key来解决，看下面几个例子：

　　1.数组的倒序

fromfunctoolsimportcmp_to_key
　　list=[5,4,3,2,1]
　　list.sort(key=cmp_to_key(lambdaa,b:b-a))
　　print(list)

打印结果如下：

[5,4,3,2,1]

2.把数组排成最小的数里python的解法可以通过如下方式解答(注意倒数第3行，把map类型转成了list类型)：

fromfunctoolsimportcmp_to_key
　　classSolution:
　　defPrintMinNumber(self,numbers):
　　numbers=list(map(str,numbers))
　　numbers.sort(key=cmp_to_key(lambdas1,s2:int(s1+s2)-int(s2+s1)))
　　return"".join(numbers)

由于sort只有list类型才可以用，所以用的更普遍的是sorted方法，下面来说下sorted方法

　　sorted

　　所有可以迭代的对象都可以用sorted来进行排序，排序不会改变原来的对象。sorted接收3个参数：

sorted(iterable,*,key=None,reverse=False)

iterable是可迭代的对象，key和reverse与sort里的相同。
看下面一个小例子：

student_tuples=[('john','A',15),
　　('jane','B',12),
　　('dave','B',10)]
　　new_tuples=sorted(student_tuples,key=lambdastudent:student[2])
　　print(student_tuples)
　　print(new_tuples)

打印结果如下：

[('john','A',15),('jane','B',12),('dave','B',10)]
　　[('dave','B',10),('jane','B',12),('john','A',15)]

新列表是通过年龄排序的，从打印结果可以看出没有改变原数据

　　由于这种含有key参数的方法很普遍，所以python中提供了一些方法使得访问器函数更加方便。比如operator模块中的itemgetter(), attrgetter()方法。

　　看下下面的例子：

fromoperatorimportitemgetter,attrgetter
　　classStudent:
　　def__init__(self,name,grade,age):
　　self.name=name
　　self.grade=grade
　　self.age=age
　　student_objects=[Student('john','A',15),
　　Student('jane','B',12),
　　Student('dave','B',10)]
　　student_tuples=[('john','A',15),
　　('jane','B',12),
　　('dave','B',10)]
　　result1=sorted(student_tuples,key=itemgetter(2))#通过元素的第三个值排序
　　result2=sorted(student_objects,key=attrgetter('age'))#通过对象的age属性排序
　　result3=sorted(student_tuples,key=itemgetter(1,2))#首先通过元素的第一个值排序，然后通过第二个值排序
　　result4=sorted(student_objects,key=attrgetter('grade','age'))#通过对象的grade属性排序，后通过age属性排序

排序后的结果如下(非打印)：

　　result1与result2：

[('dave','B',10),('jane','B',12),('john','A',15)]

result3与result4：

[('john','A',15),('dave','B',10),('jane','B',12)]

排序是保证稳定可靠的，当排序的key对应的值相同时，会保持它们在原数据中的顺序，比sort里的第3个例子如以下代码运行结果：

fromoperatorimportitemgetter
　　data=[('red',1),('blue',1),('red',2),('blue',2)]
　　print(sorted(data,key=itemgetter(0)))

打印结果

[('blue',1),('blue',2),('red',1),('red',2)]

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