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sorted()排序详解 分类: python基础学习 ...
阅读量:5357 次
发布时间:2019-06-15

本文共 3779 字,大约阅读时间需要 12 分钟。

一个列表存储了由数字组成的 字符串,比如 '21'
,如何对他们按照数字大小排序得到新列表呢?
l=['1','3','2','32','1','453','232']
l.sort(key = int)   # key = int,只按照数值大小进行比较

from operator import itemgetter,attrgetter
s = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10),]
 
print itemgetter(0,2)
 
print sorted(s,key=itemgetter(2))
 
from operator import itemgetter,attrgetter
d = {'data1':3,'data2':1,'data3':2,'data4':4}
 
print d.items()
print sorted(d.iteritems(),key = itemgetter(0)) #根据元组的第一项进行排序,此处即字典的键
print sorted(d.iteritems(),key = itemgetter(1)) #根据元组的第二项进行排序,此处即字典的值
python列表排序
简单记一下python中List的sort方法(或者sorted内建函数)的用法。
关键字:
python列表排序 python字典排序 sorted
List的元素可以是各种东西,字符串,字典,自己定义的类等。
sorted函数用法如下:
Python代码  
  1. sorted(data, cmp=None, key=None, reverse=False)  
其中,data是待排序数据,可以使List或者iterator, cmp和key都是函数,这两个函数作用与data的元素上产生一个结果,sorted方法根据这个结果来排序。
cmp(e1, e2) 是带两个参数的比较函数, 返回值: 负数: e1 < e2, 0: e1 == e2, 正数: e1 > e2. 默认为 None, 即用内建的比较函数.
key 是带一个参数的函数, 用来为每个元素提取比较值. 默认为 None, 即直接比较每个元素.
通常, key 和 reverse 比 cmp 快很多, 因为对每个元素它们只处理一次; 而 cmp 会处理多次.
通过例子来说明sorted的用法:
1. 对由tuple组成的List排序
Python代码  
  1. >>> students = [('john''A'15), ('jane''B'12), ('dave''B'10),]  
用key函数排序(lambda的用法见 注释1)
Python代码  
  1. >>> sorted(students, key=lambda s : s[2])   # sort by age  
  2. [('dave''B'10), ('jane''B'12), ('john''A'15)]  
用cmp函数排序
Python代码  
  1. >>> sorted(students, cmp=lambda x,y : cmp(x[2], y[2])) # sort by age  asc
  2. [('dave''B'10), ('jane''B'12), ('john''A'15)]  
年龄倒序(详见末尾):
  1. >>> sorted(students, cmp=lambda x,y : cmp(y[2], x[2])) # sort by age desc,交换x/y的位置
  2. [('john''A'15), ('jane''B'12),('dave''B'10)
用 operator 函数来加快速度, 上面排序等价于:(itemgetter的用法见 注释2)
Python代码  
  1. >>> from operator import itemgetter, attrgetter  
  2. >>> sorted(students, key=itemgetter(2))  
用 operator 函数进行多级排序
Python代码  
  1. >>> sorted(students, key=itemgetter(1,2))  sort by grade then by age  
  2. [('john''A'15), ('dave''B'10), ('jane''B'12)]  
2. 对由字典排序
Python代码  
  1. >>> d = {
    'data1':3'data2':1'data3':2'data4':4}  
  2. >>> sorted(d.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)  
  3. [('data4'4), ('data1'3), ('data3'2), ('data2'1)]  
from operator import itemgetter,attrgetter
d = {'data1':3,'data2':1,'data3':2,'data4':4}
print d.items()
print sorted(d.iteritems(),key = itemgetter(0)) #根据字典的键进行排序
print sorted(d.iteritems(),key = itemgetter(1)) #根据字典的值进行排序
注释1
参考:http://jasonwu.me/2011/10/29/introduce-to-python-lambda.html
注释2
参考:http://ar.newsmth.net/thread-90745710c90cf1.html
class itemgetter(__builtin__.object)
|  itemgetter(item, ...) --> itemgetter object
|
|  Return a callable object that fetches the given item(s) from its operand.
|  After, f=itemgetter(2), the call f(r) returns r[2].
|  After, g=itemgetter(2,5,3), the call g(r) returns (r[2], r[5], r[3])
相当于
Python代码  
  1. def itemgetter(i,*a):   
  2.     def func(obj):   
  3.         r = obj[i]   
  4.         if a:   
  5.             r = (r,) + tuple(obj[i] for i in a)   
  6.         return r   
  7.     return func   
  8.   
  9. >>> a = [1,2,3]   
  10. >>> b=operator.itemgetter(1)   
  11. >>> b(a)   
  12. 2   
  13. >>> b=operator.itemgetter(1,0)   
  14. >>> b(a)   
  15. (21)   
  16. >>> b=itemgetter(1)   
  17. >>> b(a)   
  18. 2   
  19. >>> b=itemgetter(1,0)   
  20. >>> b(a)   
  21. (21)  

In Py2.x, sort allowed an optional function which can be called for doing thecomparisons. That function should take two arguments to be compared andthen return a negative value for less-than, return zero if they are equal,or return a positive value for greater-than. For example, we can do:

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

Or you can reverse the order of comparison with:

>>> def reverse_numeric(x, y):        return y - x>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=reverse_numeric)[5, 4, 3, 2, 1]
list.sort() method is only defined for lists. In contrast, the sorted() function accepts any iterable.

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

转载于:https://www.cnblogs.com/think1988/p/4628076.html

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