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Python sort() / sorted() 函数 key 参数的使用

Published by admin at 2022年3月19日
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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。

代码如下:
>>> 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。

代码如下:
>>> 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。

代码如下:
>>>
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:

代码如下:
>>> 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:

代码如下:
>>> 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:

代码如下:
>>> 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:

代码如下:
>>> 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:

代码如下:
>>> 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)]

4)升序和降序

list.sort()和sorted()都接受一个参数reverse(True or False)来表示升序或降序排序。例如对上面的student降序排序如下:

代码如下:
>>> 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)]

5)排序的稳定性和复杂排序

从python2.2开始,排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的key,则排序前后他们的先后顺序不变。

代码如下:
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))
[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]

注意在排序后'blue'的顺序被保持了,即'blue', 1在'blue', 2的前面。

更复杂地你可以构建多个步骤来进行更复杂的排序,例如对student数据先以grade降序排列,然后再以age升序排列。

代码如下:
>>> 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)]

6)最老土的排序方法-DSU

我们称其为DSU(Decorate-Sort-Undecorate),原因为排序的过程需要下列三步:
第一:对原始的list进行装饰,使得新list的值可以用来控制排序;
第二:对装饰后的list排序;
第三:将装饰删除,将排序后的装饰list重新构建为原来类型的list;
例如,使用DSU方法来对student数据根据grade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)]

上面的比较能够工作,原因是tuples是可以用来比较,tuples间的比较首先比较tuples的第一个元素,如果第一个相同再比较第二个元素,以此类推。
并不是所有的情况下都需要在以上的tuples中包含索引,但是包含索引可以有以下好处:
第一:排序是稳定的,如果两个元素有相同的key,则他们的原始先后顺序保持不变;
第二:原始的元素不必用来做比较,因为tuples的第一和第二元素用来比较已经是足够了。
此方法被RandalL.在perl中广泛推广后,他的另一个名字为也被称为Schwartzian transform。
对大的list或list的元素计算起来太过复杂的情况下,在python2.4前,DSU很可能是最快的排序方法。但是在2.4之后,上面解释的key函数提供了类似的功能。
7)其他语言普遍使用的排序方法-cmp函数

在python2.4前,sorted()和list.sort()函数没有提供key参数,但是提供了cmp参数来让用户指定比较函数。此方法在其他语言中也普遍存在。

在python3.0中,cmp参数被彻底的移除了,从而简化和统一语言,减少了高级比较和__cmp__方法的冲突。

在python2.x中cmp参数指定的函数用来进行元素间的比较。此函数需要2个参数,然后返回负数表示小于,0表示等于,正数表示大于。例如:

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

或者你可以反序排序:

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

当我们将现有的2.x的代码移植到3.x时,需要将cmp函数转化为key函数,以下的wrapper很有帮助:

代码如下:
def cmp_to_key(mycmp):
    'Convert a cmp= function into a key= function'
    class K(object):
        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

当需要将cmp转化为key时,只需要:

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

从python2.7,cmp_to_key()函数被增加到了functools模块中。

8)其他注意事项

* 对需要进行区域相关的排序时,可以使用locale.strxfrm()作为key函数,或者使用local.strcoll()作为cmp函数。

* reverse参数任然保持了排序的稳定性,有趣的时,同样的效果可以使用reversed()函数两次来实现:

代码如下:
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> assert sorted(data, reverse=True) == list(reversed(sorted(reversed(data))))

* 其实排序在内部是调用元素的__cmp__来进行的,所以我们可以为元素类型增加__cmp__方法使得元素可比较,例如:

代码如下:
>>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age < other.age
>>> sorted(student_objects)
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

* key函数不仅可以访问需要排序元素的内部数据,还可以访问外部的资源,例如,如果学生的成绩是存储在dictionary中的,则可以使用此dictionary来对学生名字的list排序,如下:

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

*当你需要在处理数据的同时进行排序的话,sort(),sorted()或bisect.insort()不是最好的方法。在这种情况下,可以使用heap,red-black tree或treap。

9)案例:sorted()函数用法实例

列表对象提供了sort()方法支持原地排序,而内置函数sorted()不支持原地操作只是返回新的列表,并不对原列表进行任何修改。sorted()方法可以对列表、元组、字典、range对象等进行排序。列表的sort()方法和内置函数sorted()都支持key参数实现复杂排序要求。

#使用key来指定排序依据,先按姓名升序排序,姓名相同的按年龄降序排序
>>> persons = [{'name':'xuzm', 'age':10}, {'name':'xuzm2', 'age':20}, {'name':'xuzm4', 'age':40}, {'name':'xuzm3', 'age':30}]
>>> persons
[{'name': 'xuzm', 'age': 10}, {'name': 'xuzm2', 'age': 20}, {'name': 'xuzm4', 'age': 40}, {'name': 'xuzm3', 'age': 30}]
>>> print(sorted(persons, key=lambda x:(x['name'], -x['age'])))
[{'name': 'xuzm', 'age': 10}, {'name': 'xuzm2', 'age': 20}, {'name': 'xuzm3', 'age': 30}, {'name': 'xuzm4', 'age': 40}]

>>> phonebook = {'xuzm':'123', 'xuzm2':'456', 'xuzm3':'789'}
>>> from operator import itemgetter
>>> sorted(phonebook.items(), key=itemgetter(1))  #按字典元素的值默认进行升序排列
[('xuzm', '123'), ('xuzm2', '456'), ('xuzm3', '789')]
>>> sorted(phonebook.items(), key=itemgetter(0),reverse=True)   #按字典中元素的键进行降序排序
[('xuzm3', '789'), ('xuzm2', '456'), ('xuzm', '123')]

>>> gameresult = [['Bob', 95.0, 'A'], ['Alan', 86.0, 'C'], ['Mandy', 83.5, 'A'], ['Rob', 89.3, 'E']]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter(0, 1))  #按姓名升序排列,姓名相同的按分数进行升序排列
[['Alan', 86.0, 'C'], ['Bob', 95.0, 'A'], ['Mandy', 83.5, 'A'], ['Rob', 89.3, 'E']]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter(1, 0))  #按分数进行升序排列,分数相同的按姓名进行升序排列
[['Mandy', 83.5, 'A'], ['Alan', 86.0, 'C'], ['Rob', 89.3, 'E'], ['Bob', 95.0, 'A']]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter(2, 0))  #按等级升序排列,等级相同的按姓名进行升序排列
[['Bob', 95.0, 'A'], ['Mandy', 83.5, 'A'], ['Alan', 86.0, 'C'], ['Rob', 89.3, 'E']]
>>> gameresult = [{'name':'Bob', 'wins':10, 'losses':3, 'rating':75.0},
               {'name':'David', 'wins':3, 'losses':5, 'rating':57.0},
               {'name':'Carol', 'wins':4, 'losses':5, 'rating':57.0},
               {'name':'Patty', 'wins':9, 'losses':3, 'rating':72.8}]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter('wins', 'name'))  #按wins排列,wins相同的按name惊进行排列
[{'name': 'David', 'wins': 3, 'losses': 5, 'rating': 57.0}, {'name': 'Carol', 'wins': 4, 'losses': 5, 'rating': 57.0}, {'name': 'Patty', 'wins': 9, 'losses': 3, 'rating': 72.8}, {'name': 'Bob', 'wins': 10, 'losses': 3, 'rating': 75.0}]

根据另一个列表的顺序排列一个列表

>>> list1 = ["what", "I'm", "sorting", "by"]
>>> list2 = ["something", "else", "to", "sort"]
>>> pairs = zip(list1, list2)  #用zip对象压缩
>>> pairs = sorted(pairs)  #新列表按照list1进行排序
>>> pairs
[("I'm", 'else'), ('by', 'sort'), ('sorting', 'to'), ('what', 'something')]
>>> result = [x[1] for x in pairs]  #按新列表中list1的顺序筛选出新列表中的list2部分
>>> result
['else', 'sort', 'to', 'something']

10)案例:python按时间排序目录下的文件实现方法

1. 案例代码:

import os

# os.path.getmtime()
# 函数是获取文件最后修改时间
# os.path.getctime()
# 函数是获取文件最后创建时间

path = "d:/folder"

def get_file_list(file_path):
    dir_list = os.listdir(file_path)
    if not dir_list:
        return
    else:
        # 注意,这里使用lambda表达式,将文件按照最后修改时间顺序升序排列
        # os.path.getmtime() 函数是获取文件最后修改时间
        # os.path.getctime() 函数是获取文件最后创建时间
        dir_list = sorted(dir_list, key=lambda x: os.path.getmtime(os.path.join(file_path, x)))
        # print(dir_list)
        return dir_list

print(get_file_list(path))

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