排序方式 — Python 文档
排序方式
- 作者
- 安德鲁·达尔克和雷蒙德·赫廷格
- 发布
- 0.1
Python 列表有一个内置的 list.sort() 方法，可以就地修改列表。 还有一个 sorted() 内置函数，它从一个可迭代对象构建一个新的排序列表。
在本文档中，我们探讨了使用 Python 对数据进行排序的各种技术。
排序基础
简单的升序排序非常简单：只需调用 sorted() 函数。 它返回一个新的排序列表：
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]您还可以使用 list.sort() 方法。 它就地修改列表（并返回 None 以避免混淆）。 通常它不如 sorted() 方便 - 但如果你不需要原始列表，它的效率会更高一些。
>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]另一个区别是 list.sort() 方法只为列表定义。 相比之下，sorted() 函数接受任何可迭代对象。
>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})
[1, 2, 3, 4, 5]主要功能
list.sort() 和 sorted() 都有一个 key 参数来指定在进行比较之前对每个列表元素调用的函数。
例如，这是一个不区分大小写的字符串比较：
>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)
['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']key 参数的值应该是一个函数，它接受一个参数并返回一个用于排序目的的键。 这种技术很快，因为对于每个输入记录，键函数只被调用一次。
一种常见的模式是使用对象的一些索引作为键对复杂对象进行排序。 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)]相同的技术适用于具有命名属性的对象。 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)]操作员模块功能
上面显示的键函数模式非常常见，因此 Python 提供了方便的函数来使访问器函数更容易、更快。 operator 模块有 itemgetter()、attrgetter() 和 methodcaller() 函数。
使用这些函数，上面的例子变得更简单、更快：
>>> 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)]操作员模块功能允许多级排序。 例如，要按 grade 然后按 age 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)]上升和下降
list.sort() 和 sorted() 都接受带有布尔值的 reverse 参数。 这用于标记降序排序。 例如，要以相反的 age 顺序获取学生数据：
>>> 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)]排序稳定性和复杂排序
排序保证 稳定 。 这意味着当多个记录具有相同的键时，它们的原始顺序将被保留。
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))
[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]请注意 blue 的两条记录如何保持其原始顺序，以便保证 ('blue', 1) 位于 ('blue', 2) 之前。
这个奇妙的属性使您可以在一系列排序步骤中构建复杂的排序。 例如，要对学生数据按 grade 降序，然后 age 升序进行排序，请先进行 age 排序，然后再使用 grade 排序]：
>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) # sort on secondary key
>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True) # now sort on primary key, descending
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]Python 中使用的 Timsort 算法可以有效地执行多种排序，因为它可以利用数据集中已经存在的任何排序。
使用 Decorate-Sort-Undecorate 的旧方法
经过三个步骤后，这个习语被称为装饰-排序-取消装饰：
- 首先，初始列表用控制排序顺序的新值修饰。
- 其次，对装饰列表进行排序。
- 最后，删除装饰，创建一个仅包含新顺序中的初始值的列表。
例如，要使用 DSU 方法按 grade 对学生数据进行排序：
>>> decorated = [(student.grade, i, student) for i, student in enumerate(student_objects)]
>>> decorated.sort()
>>> [student for grade, i, student in decorated] # undecorate
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]这个习语之所以有效，是因为元组是按字典顺序比较的； 比较第一项； 如果它们相同，则比较第二个项目，依此类推。
并非在所有情况下都必须在修饰列表中包含索引 i，但包含它有两个好处：
- 排序是稳定的——如果两个项目具有相同的键，它们的顺序将保留在排序列表中。
- 原始项目不必具有可比性，因为装饰元组的顺序最多由前两个项目决定。 例如，原始列表可能包含不能直接排序的复数。
这个习语的另一个名字是 Schwartzian 变换 ，以 Randal L. Schwartz，他在 Perl 程序员中推广了它。
既然 Python 排序提供了关键功能，这种技术就不再经常需要了。
使用 cmp 参数的旧方法
本 HOWTO 中给出的许多构造都假定 Python 2.4 或更高版本。 在此之前，没有内置 sorted() 并且 list.sort() 没有关键字参数。 相反，所有 Py2.x 版本都支持 cmp 参数来处理用户指定的比较函数。
在 Py3.0 中，cmp 参数被完全删除（作为简化和统一语言的更大努力的一部分，消除了富比较和 __cmp__() 魔术方法之间的冲突）。
在 Py2.x 中， sort 允许一个可选函数，可以调用它来进行比较。 该函数应该接受两个要比较的参数，然后对于小于返回一个负值，如果它们相等则返回零，或者对于大于返回一个正值。 例如，我们可以这样做：
>>> def numeric_compare(x, y):
... return x - y
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=numeric_compare)
[1, 2, 3, 4, 5]或者您可以颠倒比较顺序：
>>> def reverse_numeric(x, y):
... return y - x
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=reverse_numeric)
[5, 4, 3, 2, 1]将代码从 Python 2.x 移植到 3.x 时，当您让用户提供比较函数而您需要将其转换为关键函数时，可能会出现这种情况。 以下包装器使这很容易做到：
def cmp_to_key(mycmp):
'Convert a cmp= function into a key= function'
class K:
def __init__(self, obj, *args):
self.obj = obj
def __lt__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) < 0
def __gt__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) > 0
def __eq__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) == 0
def __le__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) <= 0
def __ge__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) >= 0
def __ne__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) != 0
return K要转换为键函数，只需包装旧的比较函数：
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], key=cmp_to_key(reverse_numeric))
[5, 4, 3, 2, 1]
在 Python 3.2 中，functools.cmp_to_key() 函数被添加到标准库中的 functools 模块中。
奇数与结局
对于区域感知排序，使用 locale.strxfrm() 作为关键函数或 locale.strcoll() 作为比较函数。
reverse 参数仍然保持排序稳定性（以便具有相同键的记录保留原始顺序）。 有趣的是，可以通过两次使用内置 reversed() 函数在没有参数的情况下模拟这种效果：
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)] >>> standard_way = sorted(data, key=itemgetter(0), reverse=True) >>> double_reversed = list(reversed(sorted(reversed(data), key=itemgetter(0)))) >>> assert standard_way == double_reversed >>> standard_way [('red', 1), ('red', 2), ('blue', 1), ('blue', 2)]在两个对象之间进行比较时，排序例程保证使用
__lt__()。 因此，通过定义__lt__()方法可以很容易地向类添加标准排序顺序：>>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age < other.age >>> sorted(student_objects) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]键函数不需要直接依赖于被排序的对象。 一个键函数也可以访问外部资源。 例如，如果学生成绩存储在字典中，它们可用于对学生姓名的单独列表进行排序：
>>> students = ['dave', 'john', 'jane'] >>> newgrades = {'john': 'F', 'jane':'A', 'dave': 'C'} >>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__) ['jane', 'dave', 'john']
