2018-01-31python sort、sorted高级排序技巧

python sort、sorted高级排序技巧

文章转载自:脚本之家

Python list内置sort()方法用来排序,也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列。

1)排序基础

简单的升序排序是非常容易的。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list,新的list的元素基于小于运算符(lt)来排序。

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

[``1``, ``2``, ``3``, ``4``, ``5``]

你也可以使用list.sort()方法来排序,此时list本身将被修改。通常此方法不如sorted()方便,但是如果你不需要保留原来的list,此方法将更有效。

>>> a ``= [``5``, ``2``, ``3``, ``1``, ``4``]

>>> a.sort()

>>> a

[``1``, ``2``, ``3``, ``4``, ``5``]

另一个不同就是list.sort()方法仅被定义在list中,相反地sorted()方法对所有的可迭代序列都有效。

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

[``1``, ``2``, ``3``, ``4``, ``5``]

2)key参数/函数

从python2.4开始,list.sort()和sorted()函数增加了key参数来指定一个函数,此函数将在每个元素比较前被调用。 例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写:

>>> ``sorted``(``"This is a test string from Andrew"``.split(), key``=``str``.lower)

[``'a'``, ``'Andrew'``, ``'from'``, ``'is'``, ``'string'``, ``'test'``, ``'This'``]

key参数的值为一个函数,此函数只有一个参数且返回一个值用来进行比较。这个技术是快速的因为key指定的函数将准确地对每个元素调用。

更广泛的使用情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象的序列排序,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``)]

同样的技术对拥有命名属性的复杂对象也适用,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)]

3)Operator 模块函数

上面的key参数的使用非常广泛,因此python提供了一些方便的函数来使得访问方法更加容易和快速。operator模块有itemgetter,attrgetter,从2.6开始还增加了methodcaller方法。使用这些方法,上面的操作将变得更加简洁和快速:

>>> ``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模块还允许多级的排序,例如,先以grade,然后再以age来排序:

>>> ``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``)]

对子典排序:

top_similarity = sorted(similarity_dict.iteritems(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

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