### 导航 - [索引](../genindex.xhtml "总目录") - [模块](../py-modindex.xhtml "Python 模块索引") | - [下一页](unicode.xhtml "Unicode 指南") | - [上一页](sockets.xhtml "套接字编程指南") | -  - [Python](https://www.python.org/) » - zh\_CN 3.7.3 [文档](../index.xhtml) » - [Python 常用指引](index.xhtml) » - $('.inline-search').show(0); | # 排序指南 作者Andrew Dalke 和 Raymond Hettinger 发布版本0\.1 Python 列表有一个内置的 [`list.sort()`](../library/stdtypes.xhtml#list.sort "list.sort") 方法可以直接修改列表。还有一个 [`sorted()`](../library/functions.xhtml#sorted "sorted") 内置函数，它会从一个可迭代对象构建一个新的排序列表。 在本文档中，我们将探索使用Python对数据进行排序的各种技术。 ## 基本排序 简单的升序排序非常简单：只需调用 [`sorted()`](../library/functions.xhtml#sorted "sorted") 函数即可。它会返回一个新的已排序列表。 ``` >>> sorted([5, 2, 3, 1, 4]) [1, 2, 3, 4, 5] ``` 你也可以使用 [`list.sort()`](../library/stdtypes.xhtml#list.sort "list.sort") 方法，它会直接修改原列表（并返回 `None` 以避免混淆），通常来说它不如 [`sorted()`](../library/functions.xhtml#sorted "sorted") 方便 ——— 但如果你不需要原列表，它会更有效率。 ``` >>> a = [5, 2, 3, 1, 4] >>> a.sort() >>> a [1, 2, 3, 4, 5] ``` 另外一个区别是， [`list.sort()`](../library/stdtypes.xhtml#list.sort "list.sort") 方法只是为列表定义的，而 [`sorted()`](../library/functions.xhtml#sorted "sorted") 函数可以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] ``` ## 关键函数 [`list.sort()`](../library/stdtypes.xhtml#list.sort "list.sort") 和 [`sorted()`](../library/functions.xhtml#sorted "sorted") 都有一个 *key* 形参来指定在进行比较之前要在每个列表元素上进行调用的函数。 例如，下面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* 形参的值应该是一个函数，它接受一个参数并并返回一个用于排序的键。这种技巧速度很快，因为对于每个输入记录只会调用一次 key 函数。 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)] ``` 同样的技术也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)] ``` ## Operator 模块函数 上面显示的键函数模式非常常见，因此 Python 提供了便利功能，使访问器功能更容易，更快捷。 [`operator`](../library/operator.xhtml#module-operator "operator: Functions corresponding to the standard operators.") 模块有 [`itemgetter()`](../library/operator.xhtml#operator.itemgetter "operator.itemgetter") 、 [`attrgetter()`](../library/operator.xhtml#operator.attrgetter "operator.attrgetter") 和 [`methodcaller()`](../library/operator.xhtml#operator.methodcaller "operator.methodcaller") 函数。 使用这些函数，上述示例变得更简单，更快捷： ``` >>> 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 模块功能允许多级排序。 例如，按 *grade* 排序，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)] ``` ## 升序和降序 [`list.sort()`](../library/stdtypes.xhtml#list.sort "list.sort") 和 [`sorted()`](../library/functions.xhtml#sorted "sorted") 接受布尔值的 *reverse* 参数。这用于标记降序排序。 例如，要以反向 *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)] ``` ## 排序稳定性和排序复杂度 排序保证是 [稳定](https://en.wikipedia.org/wiki/Sorting_algorithm#Stability) \[https://en.wikipedia.org/wiki/Sorting\_algorithm#Stability\] 的。 这意味着当多个记录具有相同的键值时，将保留其原始顺序。 ``` >>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)] >>> sorted(data, key=itemgetter(0)) [('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)] ``` 注意 *blue* 的两个记录如何保留它们的原始顺序，以便 `('blue', 1)` 保证在 `('blue', 2)` 之前。 这个美妙的属性允许你在一系列排序步骤中构建复杂的排序。例如，要按 *grade* 降序然后 *age* 升序对学生数据进行排序，请先 *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](https://en.wikipedia.org/wiki/Timsort) \[https://en.wikipedia.org/wiki/Timsort\] 算法可以有效地进行多种排序，因为它可以利用数据集中已存在的任何排序。 ## 使用装饰-排序-去装饰的旧方法 这个三个步骤被称为 Decorate-Sort-Undecorate ： - 首先，初始列表使用控制排序顺序的新值进行修饰。 - 然后，装饰列表已排序。 - 最后，删除装饰，创建一个仅包含新排序中初始值的列表。 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)] ``` 这方法语有效是因为元组按字典顺序进行比较，先比较第一项；如果它们相同则比较第二个项目，依此类推。 不一定在所有情况下都要在装饰列表中包含索引 *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，因为装饰元组的排序最多由前两项决定。 因此，例如原始列表可能包含无法直接排序的复数。 这个方法的另一个名字是 Randal L. Schwartz 在 Perl 程序员中推广的 [Schwartzian transform](https://en.wikipedia.org/wiki/Schwartzian_transform) \[https://en.wikipedia.org/wiki/Schwartzian\_transform\]。 既然 Python 排序提供了键函数，那么通常不需要这种技术。 ## 使用 *cmp* 参数的旧方法 本 HOWTO 中给出的许多结构都假定为 Python 2.4 或更高版本。在此之前，没有内置 [`sorted()`](../library/functions.xhtml#sorted "sorted") ， [`list.sort()`](../library/stdtypes.xhtml#list.sort "list.sort") 也没有关键字参数。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努力的一部分，消除了丰富的比较与 `__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。该函数应该采用两个参数进行比较，然后返回负值为小于，如果它们相等则返回零，或者返回大于大于的正值。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) # doctest: +SKIP [1, 2, 3, 4, 5] ``` 或者你可反转比较的顺序： ``` >>> def reverse_numeric(x, y): ... return y - x >>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=reverse_numeric) # doctest: +SKIP [5, 4, 3, 2, 1] ``` 将代码从 Python 2.x 移植到 3.x 时，如果用户提供比较功能并且需要将其转换为键函数，则会出现这种情况。 以下包装器使这很容易： ``` 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()`](../library/functools.xhtml#functools.cmp_to_key "functools.cmp_to_key") 函数被添加到标准库中的 [`functools`](../library/functools.xhtml#module-functools "functools: Higher-order functions and operations on callable objects.") 模块中。 ## 其它 - 对于区域相关的排序，请使用 [`locale.strxfrm()`](../library/locale.xhtml#locale.strxfrm "locale.strxfrm") 作为键函数，或者 [`locale.strcoll()`](../library/locale.xhtml#locale.strcoll "locale.strcoll") 作为比较函数。 - *reverse* 参数仍然保持排序稳定性（因此具有相等键的记录保留原始顺序）。 有趣的是，通过使用内置的 [`reversed()`](../library/functions.xhtml#reversed "reversed") 函数两次，可以在没有参数的情况下模拟该效果： ``` >>> 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，保证排序例程使用 [`__lt__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__lt__ "object.__lt__") 。 因此，通过定义 [`__lt__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__lt__ "object.__lt__") 方法，可以很容易地为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。键函数还可以访问外部资源。例如，如果学生成绩存储在字典中，则可以使用它们对单独的学生姓名列表进行排序： ``` >>> students = ['dave', 'john', 'jane'] >>> newgrades = {'john': 'F', 'jane':'A', 'dave': 'C'} >>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__) ['jane', 'dave', 'john'] ``` ### 导航 - [索引](../genindex.xhtml "总目录") - [模块](../py-modindex.xhtml "Python 模块索引") | - [下一页](unicode.xhtml "Unicode 指南") | - [上一页](sockets.xhtml "套接字编程指南") | -  - [Python](https://www.python.org/) » - zh\_CN 3.7.3 [文档](../index.xhtml) » - [Python 常用指引](index.xhtml) » - $('.inline-search').show(0); | © [版权所有](../copyright.xhtml) 2001-2019, Python Software Foundation. Python 软件基金会是一个非盈利组织。 [请捐助。](https://www.python.org/psf/donations/) 最后更新于 5月 21, 2019. [发现了问题](../bugs.xhtml)？ 使用[Sphinx](http://sphinx.pocoo.org/)1.8.4 创建。