Python的排序：關於sort()與sorted()
list.sort()
list的一個方法，具有三個引數：cmp,key,reverse（Python3只有後兩個）
一個list呼叫sort方法後，對該list進行排序，不儲存原list
引數解釋：
- cmp(僅支援Python2) : 比較函式，可以自定義，如cmp = lambda x,y:y-x; cmp = cmp(x,y)
- key : 排序關鍵字,值為一個函式，此函式只有一個引數且返回一個值，比如，有一個User物件的list，希望通過物件的 user_id 屬性進行排序，可以提供一個以 User 例項作為輸入並輸出對應 user_id 值的函式給 key（即key = lambda u:u.user_id 或 key=attrgetter(‘user_id’)）
- reverse : 預設為False，為True的話就是反序排序
呼叫方法：
#一般序列
# 1.數字序列
>>> L = [5,2,3,1,4]
>>> L
[5, 2, 3, 1, 4]
>>> L.sort()
>>> L
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> L.sort(reverse=True)
>>> L
[5, 4, 3, 2, 1]
# 2.字串序列
>>> StrList = ['Smooth', 'is', 'fast', 'Fast' 關於cmp函式的補充
在Python2版本中，存在cmp引數，可以自定義比較函式，如：
#Python 2.7.6
>>> Num = list(xrange(10))
>>> Num
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> Num.sort(cmp=lambda x,y:y-x)
>>> Num
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
在Python3中，cmp引數與內建函式cmp()被一併移除，自定義比較函式通過key=func來實現（其實是通過key來定義每一個元素的關鍵字編碼值）。這是因為Python3中不同型別間的比較不再依賴於固定跨型別排序，對不同型別的元素進行排序，首先要將不同型別元素轉換為相同型別的編碼值，然後才能進行升降排序。
比如一個列表中有不同型別的元素：
#Python 2.7.6
>>> L = [2,3,3.5,'dd','-5','蛤蛤']
>>> L.sort()
>>> L
[2, 3, 3.5, '-5', 'dd', '\xe8\x9b\xa4\xe8\x9b\xa4']由於事先定義了固定的順序，在Python2中，對含有不同型別元素的List呼叫sort方法是允許的。
而在Python3中就會引發一個異常：
# Python 3.4.3
>>> L = [2,3,3.5,'dd','-5','蛤蛤']
>>> L
[2, 3, 3.5, 'dd', '-5', '蛤蛤']
>>> L.sort()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: str() < float()我們只能把不同元素的關鍵字編碼值設為一致，例如字典序。
>>> L.sort(key=str)
>>> L
['-5', 2, 3, 3.5, 'dd', '蛤蛤']
sorted()
Python的一個內建函式，使用方法與list.sort()大體一致，不同在於兩個地方：
sorted(L)返回一個排序後的L，不改變原始的L；L.sort()是對原始的L進行操作，呼叫後原始的L會改變，沒有返回值。【所以a = a.sort()是錯的啦！a = sorted(a)才對！
sorted()適用於任何可迭代容器，list.sort()僅支援list（本身就是list的一個方法）
基於以上兩點，sorted使用頻率比list.sort()更高些，所以Python中更高階的排序技巧便通過sorted()來演示。
函式原型：
sorted(iterable, key=None, reverse=False) –> new sorted list
list與tuple
list與tuple排序方法與list.sort()大體一致，只不過sorted()不改變原結構：
#list
>>> Num
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a = sorted(Num, reverse=True)
>>> a
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
>>> Num
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
#tuple
>>> Num
(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15)
>>> b = sorted(Num, reverse=True)
>>> b
[15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
>>> Num
(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15)
#混合型別
>>> student_tuples = [('john', 'A', 15),('jane', 'B', 12),('dave', 'B', 10)]
# sort by age
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2])
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]字典排序
先引一些資料
Operator 模組函式
由於 key 引數比較常用，所以 Python 內建了一些用來簡單、快速生成相關函式的方法， operator 模組提供了 itemgetter，attrgetter， 以及從 Python 2.6 開始提供的 methodcaller 函式。
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])- 簡單來說【個人理解】，就是按照索引順序返回訪問第i個物件的函式指標（從0開始）
>>> id
{'A': '0002', 'D': '0001', 'B': '0003', 'C': '0004'}
# sort by first item
>>> sorted(id.items(), key=itemgetter(0))
[('A', '0002'), ('B', '0003'), ('C', '0004'), ('D', '0001')]
# sort by second item
>>> sorted(id.items(), key=itemgetter(1))
[('D', '0001'), ('A', '0002'), ('B', '0003'), ('C', '0004')]
- 由於itemgetter()可以傳入多個item，這就使得多關鍵字排序簡單了許多：
>>> Stu = [('A','male','1994-11-19'),('B','female','1995-02-08'),('D','male','1996-03-14'),('C','female','1990-05-29')]
# sort by name
>>> sorted(Stu,key=itemgetter(0))
[('A', 'male', '1994-11-19'), ('B', 'female', '1995-02-08'), ('C', 'female', '1990-05-29'), ('D', 'male', '1996-03-14')]
# sort by sex
>>> sorted(Stu,key=itemgetter(1))
[('B', 'female', '1995-02-08'), ('C', 'female', '1990-05-29'), ('A', 'male', '1994-11-19'), ('D', 'male', '1996-03-14')]
# sort by name and sex
>>> sorted(Stu,key=itemgetter(0,1))
[('A', 'male', '1994-11-19'), ('B', 'female', '1995-02-08'), ('C', 'female', '1990-05-29'), ('D', 'male', '1996-03-14')]
# sort by sex and name
>>> sorted(Stu,key=itemgetter(1,0))
[('B', 'female', '1995-02-08'), ('C', 'female', '1990-05-29'), ('A', 'male', '1994-11-19'), ('D', 'male', '1996-03-14')]
attrgetter(attr, …) –> attrgetter object
Return a callable object that fetches the given attribute(s) from its operand.
After f = attrgetter(‘name’), the call f(r) returns r.name.
After g = attrgetter(‘name’, ‘date’), the call g(r) returns (r.name, r.date).
After h = attrgetter(‘name.first’, ‘name.last’), the call h(r) returns(r.name.first, r.name.last).- 個人理解就是按照物件屬性排序：
>>> 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=attrgetter('age')) # 按物件屬性排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
methodcaller(name, …) –> methodcaller object
Return a callable object that calls the given method on its operand.
After f = methodcaller(‘name’), the call f(r) returns r.name().
After g = methodcaller(‘name’, ‘date’, foo=1), the call g(r) returns
r.name(‘date’, foo=1).- methodcaller函式可以讓元素呼叫一個方法，然後按方法的返回值進行排序：
>>> words = ['b', 'a', 'abase', 'alfalfa']
>>> sorted(words, key=methodcaller('count', 'a')) # word.count('a')
['b', 'a', 'abase', 'alfalfa']
# 等價於
>>> sorted(words, key=lambda word: word.count('a'))
['b', 'a', 'abase', 'alfalfa']