当我们从数据库中获取一写数据后,一般对于列表的排序是经常会遇到的问题,今天总结一下python对于列表list排序的常用方法:

第一种:内建方法sort()

可以直接对列表进行排序

用法:

list.sort(func=None, key=None, reverse=False(or True))

  • 对于reverse这个bool类型参数,当reverse=False时:为正向排序;当reverse=True时:为方向排序。默认为False。
  • 执行完后会改变原来的list,如果你不需要原来的list,这种效率稍微高点
  • 为了避免混乱,其会返回none

例如

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>>> list = [2,8,4,6,9,1,3]
>>> list.sort()
>>> list
[1234689]

第二种:内建函数sorted()

这个和第一种的差别之处在于:

  • sorted()不会改变原来的list,而是会返回一个新的已经排序好的list
  • list.sort()方法仅仅被list所定义,sorted()可用于任何一个可迭代对象

用法:

sorted(list)

  • 该函数也含有reverse这个bool类型的参数,当reverse=False时:为正向排序(从小到大);当reverse=True时:为反向排序(从大到小)。当然默认为False。
  • 执行完后会有返回一个新排序好的list

例如:

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>>> list = [2,8,4,1,5,7,3]
>>> other = sorted(list)
>>> other
[1234578]

扩展用法:

1.Key Function:

从Python2.4开始,list.sort() 和 sorted() 都增加了一个 ‘key’ 参数用来在进行比较之前指定每个列表元素上要调用的函数。

例如:

区分大小写的字符串比较排序:

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

key应该是一个函数,其接收一个参数,并且返回一个用于排序依据的key。其执行效率很高,因为对于输入记录key function能够准确的被调用。

对于复杂的对象,使用对象的下标作为key。

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)]

使用对象的属性进行操作:

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)]

前段时间遇到这种情况,那就是列表里面每一个元素不止一个元素(比如:列表里面,元素为元祖类型),我们除了想对第一个关键字排序之外,还想在第一次的基础上面根据第二个关键字进行排序,正好是用到的这种方法:

简化出一个例子:

我们想先排序列表list中元素的第一个关键字,然后在第一个元素的基础上排序按第二个关键字进行排序,看结果:

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>>> list = [('d',3),('a',5),('d',1),('c',2),('d',2)]
>>> print sorted(list, key = lambda x:(x[0],x[1]))
[('a'5), ('c'2), ('d'1), ('d'2), ('d'3)]

2.Operator Module Functions

这个操作模块有:

  • operator.itemgetter()   ----- 通过下标
  • operator.attrgetter()   ----- 通过参数
  • operator.methodcaller() -----python 2.5 被引入,下文详细介绍

使用这几个函数,对于上面 Key Function 的例子处理起来将会更加的简便和快速

先一块介绍 operator.itemgetter() 和 operator.attrgetter() 这俩个,会更加容易理解:

例如:

>>> 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)]

这个操作模块也允许多层次的进行排序,例如可以先排序 “成绩grand” 再排序 “年龄age”

例如:

>>> 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)]

现在回过头来发现,上面在前几天遇到的问题,可以用这个operator.itemgetter进行解决:

>>> list = [('d',3),('a',5),('d',1),('c',2),('d',2)]
>>> from operator import itemgetter
>>> sorted(list, key=itemgetter(0,1))
[('a', 5), ('c', 2), ('d', 1), ('d', 2), ('d', 3)]

但是还是推荐 1.key function 中的方法,因为为了这一个排序而引入一个库文件,相对来说得不偿失。

下面介绍operator.methodcaller() 函数:

这个函数是对某个对象的使用固定参数进行排序,例如:str.count() 函数可以计算每个字符串对象中含有某个参数的个数,那运用这个函数我就可以通过 str.count() 计算出某个字符的个数从而来确定排序的优先级:

>>> from operator import methodcaller
>>> messages = ['critical!!!', 'hurry!', 'standby', 'immediate!!']
>>> sorted(messages, key=methodcaller('count', '!'))
['standby', 'hurry!', 'immediate!!', 'critical!!!']

3.注意事项:

排序的稳定性:

从python2.2版本开始,排序是保障稳定性的,意思就是说,当复杂的排序中,对象有相同的key的时候,会保持原有的顺序不变:

例如:

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

可以看到,('blue',1) 和 (‘blue’,2) 的顺序还是维持原来那样不改变。

复杂排序:

这个排序的属性可以让你在一系列的步骤中构建复杂的排序操作。例如上面的例子,排序中,我想先通过 “成绩grand” 进行降序操作,然后再通过“年龄age” 进行升序操作,首先先通过 “年龄age” 排序,然后再通过 “成绩grand” 排序:

>>> 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)]

4.新增的问题:

今天遇到了这么一个问题,就是遇到一个字符串的处理问题,比如说 f10 得排在 f2 的后面。找到了这么一种方法,供参考:

参考地址:http://blog.csdn.net/houyj1986/article/details/22966799

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#encoding=utf-8 
print '中国' 
#根据字符串中的数字排序,如f10应该在f2后面 
import re 
   
re_digits = re.compile(r'(\d+)'
   
def emb_numbers(s): 
    pieces=re_digits.split(s) 
    pieces[1::2]=map(int,pieces[1::2])     
    return pieces 
   
def sort_strings_with_emb_numbers(alist): 
    aux = [(emb_numbers(s),s) for in alist] 
    aux.sort() 
    return [s for __,s in aux] 
   
def sort_strings_with_emb_numbers2(alist): 
    return sorted(alist, key=emb_numbers) 
   
filelist='file10.txt file2.txt file1.txt'.split() 
   
print filelist 
   
print '--DSU排序' 
print sort_strings_with_emb_numbers(filelist) 
   
print '--内置DSU排序' 
print sort_strings_with_emb_numbers2(filelist) 

打印结果如下:

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中国
['file10.txt''file2.txt''file1.txt']
--DSU排序
['file1.txt''file2.txt''file10.txt']
--内置DSU排序
['file1.txt''file2.txt''file10.txt']

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