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python3手册 中的sorted 用法详解

2017-06-19 11:33 661 查看


python3文档: https://docs.python.org/3/howto/sorting.html


排序基础知识 

简单的升序排序很容易︰ 只是调用 
sorted()
 函数。返回一个新的排好序的列表︰

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


您还可以使用 
list.sort()
 方法。它会原位修改列表（并返回无以避免混淆）。通常它不太方便
sorted()
 -
但如果你不需要原始列表，它稍微更高效。

>>>
>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]


另一个区别是
list.sort()
方法仅为列表定义。相比之下，
sorted()
函数接受任何可迭代。

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



Key Functions

list.sort()
和
sorted()
都有一个键参数，用于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']


键参数的值应为接受单个参数并返回键以用于排序目的的函数。这种技术是快速的，因为对于每
18e11
个输入记录精确地调用一次键功能。
一个常见的模式是使用一些对象的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)]



Operator Module Functions

上面显示的键功能模式是非常常见的，所以Python提供了方便的功能，使访问器功能更容易和更快。
operator
模块具有
itemgetter()
，
attrgetter()
和
methodcaller()
函数。
使用这些函数，上面的例子变得更简单和更快：

>>>
>>> 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)]


操作符模块函数允许多级排序。例如，要按年级，然后按年龄进行排序：

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


>>>
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))#适用于对象属性排序
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]



Ascending and Descending

list.sort()
和
sorted()
接受带有布尔值的reverse参数。这用于标记降序排序。例如，要按照年龄顺序获取学生数据：

>>>
>>> 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)]


注意blue的两个记录如何保留其原始顺序，以便保证
（'blue'， 1） 在
（'blue'， 2）
之前。

这个奇妙的属性让你在一系列的排序步骤中构建复杂的排序。例如，要按年级降序排序学生数据，然后按年龄升序，请先按年龄排序，然后使用年级：

>>>
>>> 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算法有效地执行多种排序，因为它可以利用数据集中已存在的任何排序。


The Old Way Using Decorate-Sort-Undecorate

这个成语在其三个步骤后称为装饰 - 排序 - 未分类：
首先，初始列表装饰有控制排序顺序的新值。
第二，装饰列表排序。
最后，装饰被删除，创建一个只包含新顺序中的初始值的列表。
例如，要使用DSU方法按年级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)]


这个成语工作，因为元组比较字典化；比较第一项；如果它们相同，则比较第二项目，等等。
在所有情况下不必严格地在装饰列表中包括索引i，但是包括它有两个好处：
排序是稳定的 - 如果两个项目具有相同的键，则它们的顺序将保留在排序列表中。
原始项目不必是可比较的，因为装饰元组的排序将由最多两个项目确定。因此，例如原始列表可以包含不能直接排序的复数。
这个成语的另一个名字是Schwartzian变换，在Randal
L. Schwartz之后，他在Perl程序员中流行起来。
现在Python排序提供了关键功能，这种技术不是经常需要的。


The Old Way Using the cmp Parameter

在本HOWTO中给出的许多构造假设Python 2.4或更高版本。在此之前，没有
sorted()
内置和
list.sort()
没有关键字参数。相反，所有的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，完全删除了cmp参数（作为简化和统一语言的更大努力的一部分，消除了丰富比较和
__cmp__()

在Py2.x中，sort允许一个可选的函数，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，然后对小于返回负值，如果相等则返回零，或者对大于返回正值。例如，我们可以做：

>>>
>>> def numeric_compare(x, y):
...     return x - y
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=numeric_compare)
[1, 2, 3, 4, 5]


或者你可以颠倒比较的顺序：

>>>
>>> def reverse_numeric(x, y):
...     return y - x
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=reverse_numeric)
[5, 4, 3, 2, 1]


当将代码从Python 2.x移植到3.x时，当用户提供比较函数并需要将其转换为键函数时，会出现这种情况。下面的包装容易做到：

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


要转换为键功能，只需换行旧的比较函数：

>>>
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], key=cmp_to_key(reverse_numeric))
[5, 4, 3, 2, 1]


在Python 3.2中，将
functools.cmp_to_key()
函数添加到标准库中的
functools
模块中。


Odd and Ends

对于区域设置感知排序，使用
locale.strxfrm()
作为键函数或
locale.strcoll()
作为比较函数。

reverse参数仍保持排序稳定性（以便具有相等键的记录保留原始顺序）。有趣的是，通过使用内置
reversed()
函数两次，可以模拟没有参数的效果：

>>>
>>> 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)]


当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，可以轻松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)]


键功能不需要直接依赖于正在排序的对象。一个关键功能也可以访问外部资源。对于实例，如果学生成绩存储在字典中，他们可以用于排序学生名称的单独列表：

>>>
>>> students = ['dave', 'john', 'jane']
>>> newgrades = {'john': 'F', 'jane':'A', 'dave': 'C'}
>>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__)
['jane', 'dave', 'john']
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