Python中sort和sorted函数用法解析

简介: Python中sort和sorted函数用法解析

我们需要对List、Dict进行排序,Python提供了两个方法

对给定的List L进行排序,

方法1.用List的成员函数sort进行排序,在本地进行排序,不返回副本

方法2.用built-in函数sorted进行排序(从2.4开始),返回副本,原始输入不变

--------------------------------sorted---------------------------------------

help(sorted)

Help on built-in function sorted in module builtin:

sorted(…)

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list

---------------------------------sort----------------------------------------

help(list.sort)

Help on method_descriptor:

sort(…)

L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) – stable sort IN PLACE;

cmp(x, y) -> -1, 0, 1

iterable:是可迭代类型;

cmp:用于比较的函数,比较什么由key决定;

key:用列表元素的某个属性或函数进行作为关键字,有默认值,迭代集合中的一项;

reverse:排序规则. reverse = True 降序 或者 reverse = False 升序,有默认值。

返回值:是一个经过排序的可迭代类型,与iterable一样。

参数说明:

(1) cmp参数

cmp接受一个函数,拿整形举例,形式为:

def f(a,b):

return a-b

如果排序的元素是其他类型的,如果a逻辑小于b,函数返回负数;a逻辑等于b,函数返回0;a逻辑大于b,函数返回正数就行了

(2) key参数

key也是接受一个函数,不同的是,这个函数只接受一个元素,形式如下

def f(a):

return len(a)

key接受的函数返回值,表示此元素的权值,sort将按照权值大小进行排序

(3) reverse参数

接受False 或者True 表示是否逆序

例子:

(1)按照元素长度排序

L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]

def f(x):

return len(x)

sort(key=f)

print L

输出:

[{1: 9}, {1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]

(2)按照每个字典元素里面key为1的元素的值排序

L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]

def f2(a,b):

return a[1]-b[1]

L.sort(cmp=f2)

print L

. 对由tuple组成的List排序

Python代码

students = [(‘john’, ‘A’, 15), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘dave’, ‘B’, 10),]

用key函数排序:返回由tuple组成的list

Python代码

sorted(students, key=lambda student : student[2]) # sort by age
[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]

用cmp函数排序

Python代码

sorted(students, cmp=lambda x,y : cmp(x[2], y[2])) # sort by age
[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]

用 operator 函数来加快速度,

Python代码

from operator import itemgetter, attrgetter
sorted(students, key=itemgetter(2))

用 operator 函数进行多级排序

Python代码

sorted(students, key=itemgetter(1,2)) # sort by grade then by age
[(‘john’, ‘A’, 15), (‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12)]
  1. 对由字典排序 ,返回由tuple组成的List,不再是字典。

Python代码

d = {‘data1’:3, ‘data2’:1, ‘data3’:2, ‘data4’:4}
sorted(d.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)
[(‘data4’, 4), (‘data1’, 3), (‘data3’, 2), (‘data2’, 1)]
目录
相关文章
|
1月前
|
算法 Linux C++
【Linux系统编程】深入解析Linux中read函数的错误场景
【Linux系统编程】深入解析Linux中read函数的错误场景
205 0
|
27天前
|
存储 缓存 算法
Python中collections模块的deque双端队列:深入解析与应用
在Python的`collections`模块中,`deque`(双端队列)是一个线程安全、快速添加和删除元素的双端队列数据类型。它支持从队列的两端添加和弹出元素,提供了比列表更高的效率,特别是在处理大型数据集时。本文将详细解析`deque`的原理、使用方法以及它在各种场景中的应用。
|
2天前
|
存储 SQL 缓存
阿里云大学考试python中级题目及解析-python中级
阿里云大学考试python中级题目及解析-python中级
|
8天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据挖掘
Python数据清洗与预处理面试题解析
【4月更文挑战第17天】本文介绍了Python数据清洗与预处理在面试中的常见问题,包括Pandas基础操作、异常值处理和特征工程。通过示例代码展示了数据读取、筛选、合并、分组统计、离群点检测、缺失值和重复值处理、特征缩放、编码、转换和降维。强调了易错点,如忽视数据质量检查、盲目处理数据、数据隐私保护、过度简化特征关系和忽视模型输入要求。掌握这些技能和策略将有助于在面试中脱颖而出。
24 8
|
10天前
|
调度 Python
Python多线程、多进程与协程面试题解析
【4月更文挑战第14天】Python并发编程涉及多线程、多进程和协程。面试中,对这些概念的理解和应用是评估候选人的重要标准。本文介绍了它们的基础知识、常见问题和应对策略。多线程在同一进程中并发执行,多进程通过进程间通信实现并发,协程则使用`asyncio`进行轻量级线程控制。面试常遇到的问题包括并发并行混淆、GIL影响多线程性能、进程间通信不当和协程异步IO理解不清。要掌握并发模型,需明确其适用场景,理解GIL、进程间通信和协程调度机制。
28 0
|
10天前
|
API Python
Python模块化编程:面试题深度解析
【4月更文挑战第14天】了解Python模块化编程对于构建大型项目至关重要,它涉及代码组织、复用和维护。本文深入探讨了模块、包、导入机制、命名空间和作用域等基础概念,并列举了面试中常见的模块导入混乱、不适当星号导入等问题,强调了避免循环依赖、合理使用`__init__.py`以及理解模块作用域的重要性。掌握这些知识将有助于在面试中自信应对模块化编程的相关挑战。
21 0
|
14天前
|
SQL API 数据库
Python中的SQLAlchemy框架:深度解析与实战应用
【4月更文挑战第13天】在Python的众多ORM(对象关系映射)框架中,SQLAlchemy以其功能强大、灵活性和易扩展性脱颖而出,成为许多开发者首选的数据库操作工具。本文将深入探讨SQLAlchemy的核心概念、功能特点以及实战应用,帮助读者更好地理解和使用这一框架。
|
15天前
|
存储 JSON JavaScript
「Python系列」Python JSON数据解析
在Python中解析JSON数据通常使用`json`模块。`json`模块提供了将JSON格式的数据转换为Python对象(如列表、字典等)以及将Python对象转换为JSON格式的数据的方法。
31 0
|
27天前
|
数据采集 数据挖掘 Python
Python中collections模块的Counter计数器:深入解析与应用
在Python的`collections`模块中,`Counter`是一个强大且实用的工具,它主要用于计数可哈希对象。无论是统计单词出现的频率,还是分析数据集中元素的分布情况,`Counter`都能提供快速且直观的结果。本文将深入解析`Counter`计数器的原理、用法以及它在实际应用中的价值。
|
30天前
|
C语言
字符函数和字符串函数解析及模拟实现
字符函数和字符串函数解析及模拟实现
48 0

推荐镜像

更多