Python中sorted()方法

Python中sorted()方法的用法

1.先说一下iterable，中文意思是迭代器。

Python的帮助文档中对iterable的解释是：iteralbe指的是能够一次返回它的一个成员的对象。iterable主要包括3类：

第一类是所有的序列类型，比如list(列表)、str(字符串)、tuple(元组)。

第二类是一些非序列类型，比如dict(字典)、file(文件)。

第三类是你定义的任何包含__iter__()或__getitem__()方法的类的对象。

2.Python帮助文档中对sorted方法的讲解：

sorted(iterable[,cmp,[,key[,reverse=True]]])

作用：Return a new sorted list from the items in iterable.

第一个参数是一个iterable，返回值是一个对iterable中元素进行排序后的列表(list)。

可选的参数有三个，cmp、key和reverse。

1)cmp指定一个定制的比较函数，这个函数接收两个参数（iterable的元素），如果第一个参数小于第二个参数，返回一个负数；如果第一个参数等于第二个参数，返回零；如果第一个参数大于第二个参数，返回一个正数。默认值为None。

2)key指定一个接收一个参数的函数，这个函数用于从每个元素中提取一个用于比较的关键字。默认值为None。

3)reverse是一个布尔值。如果设置为True，列表元素将被倒序排列。

通常来说，key和reverse比一个等价的cmp函数处理速度要快。这是因为对于每个列表元素，cmp都会被调用多次，而key和reverse只被调用一次。

3.具体的用法如下：

1)排序基础

一个简单的升序排列很简单-只需要调用sorted()函数即可。 这个函数返回一个新的排序列表。：

>>> sorted([5,2,3,1,4])

[1,2,3,4,5]

你也可以使用list的list.sort()方法。这个方法会修改原始的list（返回值为None）。通常这个方法不如sorted()方便-如果你不需要原始的list，list.sort()方法效率会稍微高一些。

>>> a=[5,2,3,1,4]

>>> a.sort()

>>> a

[1,2,3,4,5]

另一个区别在于list.sort()方法只为list定义。而sorted()函数可以接收任何的iterable。

>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'}) [1, 2, 3, 4, 5]

2)Key Functions(关键字函数)

从Python2.4开始，list.sort()和sorted()方法都添加了一个key参数来说明一个函数，这个函数在做比较之前会对list中的每个元素进行调用。

例如，这里是一个大小写不敏感的字符串比较：

>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower) ['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']

key的值应该是一个函数，这个函数接收一个参数并且返回一个用于比较的关键字。这种技术比较快，原因在于对每个输入记录，这个函数只会被调用一次。

对复杂对象的比较通常是使用对象的切片作为关键字。例如：

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

>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

同样的技术适用于有named属性的对象。例如：

>>> class Student: def init(self, name, grade, age):

self.name = name

self.grade = grade

self.age = age

def repr(self):

return repr((self.name, self.grade, self.age))

>>> student_objects = [Student('john', 'A', 15),Student('jane', 'B', 12),Student('dave', 'B', 10), ]

>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

3)Operator Module Functions (Operator模块中的函数)

上面的key-function模式很常见，因此Python提供了方便的函数使得祖先函数更简单和快捷。operator module有itemgetter,attrgetter，以及从Python2.6开始的methodcaller函数。

使用这些函数，上面的例子会变得更简单和快捷：

>>> from operator import itemgetter, attrgetter

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2)) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

operator模块支持多级排序。例如先按成绩排序，再按年龄排序：

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2)) [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age')) [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

4)升序和降序

list.sort()和sorted()都接收一个reverse参数。它是用于降序排序的标志。例如，为了获得学生年龄的降序排序：

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

5)排序稳定性和复杂的排序 从Python2.2开始，排序都保证是稳定的。

  意思是当多个记录有相同的关键字时，它们原始的排序保留。
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> sorted(data, key=itemgetter(0)) [('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]

注意到两个'blue'的记录保留了它们原始的顺序，因此('blue',1)保证在('blue',2)之前。 这个好的特性能让你建立复杂的排序。例如，将学生记录按成绩降序排序、按年两升序排列。先按年龄排序，再按成绩排序。

>>> s=sorted(student_object,key=attrgettter('age')) # sort on secondary key

>>> sorted(s,key=attrgetter('grade'),reverse=True) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]