python3中sort和sorted使用与区别
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=lambda a: 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
from functools import cmp_to_key list = [5,4,3,2,1] list.sort(key=cmp_to_key(lambda a,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)：
from functools import cmp_to_key
class Solution:
def PrintMinNumber(self, numbers):
numbers = list(map(str, numbers))
numbers.sort(key=cmp_to_key(lambda s1, 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=lambda student: 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：
from operator import itemgetter, attrgetter
class Student:
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：
from operator import itemgetter
data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
print(sorted(data, key=itemgetter(0)))打印结果
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
到此这篇关于python3中sort和sorted使用与区别的文章就介绍到这了,更多相关python3 sort和sorted内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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