细说python3中sort和sorted

sort和sorted的区别

虽然python3中sort()和sorted()都可以用来排序，但二者有以下两个最主要的区别：

sort只能应用在列表list上，而sorted可以对所有可迭代的对象进行排序的操作

sort方法会在原list上直接进行排序，不会创建新的list。而sorted方法不会对原来的数据做任何改动，排序后的结果是新生成的。如果我们不需要原来的数据而且数据是list类型，可以用sort方法，能够节省空间。否则要用sorted方法。

sort

在python2中，sort方法可以有3个参数：key、cmp和reverse。但在python3中取消了cmp这个参数，只有key和reverse两个可选参数。参数reverse指定排序是正序还是倒序，默认是正序FALSE，不在多说。参数key指定了只含一个参数的方法，这个方法用来从列表的每个元素中提取比较键。可以看看下面几个例子：

1.通过元素长度排序

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.更复杂一点的排序：list里的元素是一个字典，通过字典的某个属性值排序。下面是通过学生的年龄排序

student=[{"name":"小C","age":12,"score":90},
{"name":"小D","age":13,"score":84},
{"name":"小A","age":14,"score":85},
{"name":"小E","age":15,"score":89},
{"name":"小F","age":12,"score":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)]