Python列表排序 list.sort方法和内置函数sorted用法

很多时候我们获取到一个列表后,这个列表并不满足我们的需求,我们需要的是一个有特殊顺序的列表.

这时候就可以使用list.sort方法和内置函数sorted,本文就是介绍list.sort方法和sorted内置函数的使用方法和区别.

一、list.sort方法

list.sort方法会就地排序列表，也就是说不会把原列表复制一份。这也是这个方法的返回值是None的原因，提醒您本方法不会新建一个列表。

在这种情况下返回None其实是Python的一个惯例：如果一个函数或者方法对对象进行的是就地改动，那它就应该返回 None，好让调用者知道传入的参数发生了变动，而且并未产生新的对象。

来看一下代码：

# coding=utf-8
list_a = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
# sort()方法没有返回值
list_b = list_a.sort()
print("list_a: ", list_a)
print('list_b: ', list_b)

运行结果：

list_a: [1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9]
list_b: None

用返回None来表示就地改动这个惯例有个弊端，那就是调用者无法将其串联起来。而返回一个新对象的方法则正好相反,它们可以链式调用，从而形成连贯接口。

二、sorted内置函数

与 list.sort 相反,内置函数sorted会新建一个列表作为返回值。

这个方法可以接受任何形式的可迭代对象作为参数，甚至包括不可变序列或生成器，而不管sorted接受的是怎样的参数，它最后都会返回一个列表。

代码示例:

list_c = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
# sorted内置函数会返回一个排序后的新列表
list_d = sorted(list_c)
print("list_c: ", list_c)
print('list_d: ', list_d)

运行结果：

list_c: [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
list_d: [1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9]

可以看到，使用内置函数sorted时，返回了一个新的列表，而原列表没有发生改变。

这有两种好处：

1.如果我们即需要使用原列表，也需要使用排序后的列表，或者说我们要将一个非列表的可迭代对象排序成列表，sorted都可以做到

2.有返回值时，我们可以进行链式调用

# 可以对非列表的可迭代对象排序生成列表
str_e = 'python'
list_e = sorted(str_e)
print(list_e)
 
# 链式调用
str_f = '-'.join(sorted(str_e)).upper().split('-')
print(str_f)

运行结果：

['h', 'n', 'o', 'p', 't', 'y']
['H', 'N', 'O', 'P', 'T', 'Y']

三、关键字参数key和reverse

不管是 list.sort 方法还是 sorted 函数，都有两个可选的关键字参数:

key：

接收一个只有一个参数的函数，这个函数会被用在序列里的每一个元素上，所产生的结果将是排序算法依赖的对比关键字。

比如说，在对一些字符串排序时，可以用 key=str.lower 来实现忽略大小写的排序，或者是用 key=len 进行基于字符串长度的排序。key的默认值是恒等函数，也就是默认用元素自己的值来排序。

reverse：

如果被设定为 True，被排序的序列里的元素会以降序输出(也就是说把最大值当作最小值来排序),reverse的默认值是 False.

phone = ('HUAWEI', 'OPPO', 'MI', 'MEIZU', 'VIVO')
# 按长度进行排序
phone_list = sorted(phone, key=len)
print(phone_list)
 
phone_list_re = sorted(phone, key=len, reverse=True)
print(phone_list_re)

运行结果：

['MI', 'OPPO', 'VIVO', 'MEIZU', 'HUAWEI']
['HUAWEI', 'MEIZU', 'OPPO', 'VIVO', 'MI']

上面的代码中，第一次排序新建了一个按照长度排序的字符串列表。第二次排序是将按长度排序由升序变成了降序。

细心的您应该可以发现，第二次的结果并不是第一次排序的结果的完全翻转。

OPPO和VIVO的长度都是4，reverse=True后，它们的相对位置跟第一次排序是一样的。这是什么原因呢？

sorted和list.sort背后的排序算法都是Timsort，它是一种自适应算法，会根据原始数据的顺序特点交替使用插入排序和归并排序，以达到最佳效率。

Python的排序算法Timsort是稳定的（知道这一点就可以了），意思是就算两个元素比不出大小，在每次排序的结果里它们的相对位置是固定的。

因为用到的排序算法是稳定的，也就是说在长度一样时，OPPO和VIVO的相对位置不会改变。

关于list.sort()方法和sorted内置函数的使用，现在已经掌握了~

补充：python知识点，列表排序sort()和sorted()的区别？

sort()是列表类型的方法，只适用于列表；sorted()是内置函数，支持各种容器类型。它们都可以排序，且用法类似，但sort()是在原地排序的，不会返回排序后的列表，而sorted()是返回新的排序列表。

>>> help(list.sort)
Help on method_descriptor:
sort(...)
 L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE*
>>> help(sorted)
Help on built-in function sorted in module builtins:
sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)
 Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.
 A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the
 reverse flag can be set to request the result in descending order.

本文仅简单介绍排序用法。

例如列表L：

>>> L = ['python', 'shell', 'Perl', 'Go', 'PHP']

使用sort()和sorted()排序L，注意sort()是对L直接原地排序的，不是通过返回值来体现排序结果的，所以无需赋值给变量。而sorted()则是返回排序后的新结果，需要赋值给变量才能保存排序结果。

>>> sorted(L)
['Go', 'PHP', 'Perl', 'python', 'shell']
>>> L
['python', 'shell', 'Perl', 'Go', 'PHP']
>>> L.sort()
>>> L
['Go', 'PHP', 'Perl', 'python', 'shell']

不难发现，sort()和sorted()默认都是升序排序的(A

>>> L.sort(reverse=True)
>>> L
['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']

在python 3.x中，sort()和sorted()不允许对包含不同数据类型的列表进行排序。也就是说，如果列表中既有数值，又有字符串，则排序操作报错。

sort()和sorted()的另一个参数是key，它默认为key=None，该参数用来指定自定义的排序函数，从而实现自己需要的排序规则。

例如，上面的列表不再按照默认的字符顺序排序，而是想要按照字符串的长度进行排序。所以，自定义这个排序函数：

>>> def sortByLen(s):
...  return len(s)

然后通过指定key = sortByLen的参数方式调用sort()或sorted()，在此期间还可以指定reverse = True：

>>> L = ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']
>>> sorted(L,key=sortByLen)
['Go', 'PHP', 'Perl', 'shell', 'python']
5
>>> L.sort(key=sortByLen,reverse=True)
>>> L
['python', 'shell', 'Perl', 'PHP', 'Go']

再例如，按照列表每个元素的第二个字符来排序。

def f(e):
 return e[1]
L = ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']
sorted(L, key=f)
L.sort(key=f)

更多的排序方式，比如指定两个排序依据，一个按字符串长度升序排，长度相同的按第2个字符降序排。用法其实很简单，不过稍占篇幅，所以本文不解释了。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。