sorted 用于对集合进行排序（这里说的集合是对可迭代对象的一个统称，他们可以是列表、字典、set、甚至是字符串），它的功能非常强大，本文将深入浅出地介绍 sorted 的各种使用场景。
1、默认排序
1、默认情况，sorted 函数将按列表升序进行排序，并返回一个新列表对象，原列表保持不变，最简单的排序
>>> nums = [3,4,5,2,1] >>> sorted(nums) [1, 2, 3, 4, 5]
2、降序排序
2、降序排序，如果要按照降序排列，只需指定参数 reverse=True 即可
>>> sorted(nums, reverse=True) [5, 4, 3, 2, 1]
3、自定义规则排序
3、如果要按照某个特定的规则排序，则需指定参数 key， key 是一个函数（或其它可调用对象），例如：一个字符串构成的列表，我想按照字符串的长度来排序
>>> chars = ['Andrew', 'This', 'a', 'from', 'is', 'string', 'test'] >>> sorted(chars, key=len) ['a', 'is', 'from', 'test', 'This', 'Andrew', 'string']
len 是内建函数，sorted 函数在排序的时候会用len去获取每个字符串的长度来排序。 有些人可能使用匿名函数 key=lambda x: len(x) ，其实是多此一举。
>>> chars = ['Andrew', 'This', 'a', 'from', 'is', 'string', 'test'] >>> sorted(chars, key=lambda x: len(x)) ['a', 'is', 'from', 'test', 'This', 'Andrew', 'string']
4、复合排序
4、如果是一个复合列表结构，例如：由元组构成的列表，要按照元组中的第二个元素排序，那么可以用 lambda 定义一个匿名函数，这里就是按照第二个元素的字母升序来排列的
>>> students = [('zhang', 'A'), ('li', 'D'), ('wang', 'C')] >>> sorted(students, key=lambda x: x[1]) [('zhang', 'A'), ('wang', 'C'), ('li', 'D')]
这里将按照字母 A-C-D 的顺序排列。
5、类的实例对象排序
5、如果要排序的元素是自定义类，例如Student类按照年龄来排序，则可以写成
>>> 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('lily', 'A', 12), Student('dave', 'B', 10), ] >>> sorted(student_objects, key=lambda t:t.age) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('lily', 'A', 12), ('john', 'A', 15)]
6、多个值排序
6、和数据库的排序一样，sorted 也可以根据多个字段来排序，例如我有先要根据age排序，如果age相同的则根据grade排序，则可以使用元组：
>>> sorted(student_objects, key=lambda t:(t.age, t.grade)) [('dave', 'B', 10), ('lily', 'A', 12), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
7. 不可直接比较的值排序
7、前面碰到的排序场景都是建立在两个元素是可以互相比较的前提下，例如数值按大小比较， 字母按ASCII顺序比较，如果遇到本身是不可比较的，需要我们自己来定义比较规则的情况如何处理呢？
举个简单的例子：
>>> nums = [2, 1.5, 2.5, '2', '2.5'] >>> sorted(nums) TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'
一个整数列表中，可能有数字，字符串，在Python3中，字符串与数值是不能比较的，而Python2中任何类型都可以比较，这是两个版本中一个很大的区别：
# python2.7 >>> "2.5" > 2 True # python3.6 >>> "2.5" > 2 TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'
我们需要使用 functools 模块中的 cmp_to_key 来指定比较函数是什么。
import functools def compare(x1, x2): if isinstance(x1, str): x1 = float(x1) if isinstance(x2, str): x2 = float(x2) return x1 - x2 >>>sorted(nums, key=functools.cmp_to_key(compare)) [1.5, 2, '2', 2.5, '2.5']
8、定义com_to_key
8、关于 sorted 函数，Python2和Python3之间的区别是Python2中的sorted 可以指定cmp关键字参数，就是当遇到需要自定义比较操作的数据可以通过 cmp=compare 来实现，不需要像Python3中还需要导入functools.cmp_to_key实现。
nums = [2, 1.5, 2.5, '2', '2.5'] def compare(x1, x2): if isinstance(x1, str): x1 = float(x1) if isinstance(x2, str): x2 = float(x2) return 1 if x1 - x2 > 0 else -1 if x1 - x2 < 0 else 0 >>> sorted(nums, cmp=compare) [1.5, 2, '2', 2.5, '2.5']
其实，在Python2中，上面这种情况你不指定cmp，默认也会按照这种方式排序，记住，Python2中，任何东西（不同类型之间）都可以比较，而Python3只有同类型数据可以比较。
9、优化排序
9、 对于集合构成的列表，有一种更高效的方法指定这个key
>>> from operator import itemgetter >>> sorted(students, key=itemgetter(1)) [('zhang', 'A'), ('wang', 'C'), ('li', 'D')]
10、高级排序
10、同样的，对于自定义类，也有一种更高效的方法指定key
>>> from operator import attrgetter >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
如果参与排序的字段有两个怎么办，你可以这样：
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age')) [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
以上是关于 sorted 函数的全部。
