Python中list.sort方法和内置函数sorted怎么用-创新互联

这篇文章给大家分享的是有关Python中list.sort方法和内置函数sorted怎么用的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

Python列表排序 list.sort方法和内置函数sorted

很多时候我们获取到一个列表后,这个列表并不满足我们的需求,我们需要的是一个有特殊顺序的列表.

这时候就可以使用list.sort方法和内置函数sorted,本文就是介绍list.sort方法和sorted内置函数的使用方法和区别.

一、list.sort方法

list.sort方法会就地排序列表，也就是说不会把原列表复制一份。这也是这个方法的返回值是None的原因，提醒您本方法不会新建一个列表。

在这种情况下返回None其实是Python的一个惯例：如果一个函数或者方法对对象进行的是就地改动，那它就应该返回 None，好让调用者知道传入的参数发生了变动，而且并未产生新的对象。

来看一下代码：

# coding=utf-8
list_a = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
# sort()方法没有返回值
list_b = list_a.sort()
print("list_a: ", list_a)
print('list_b: ', list_b)

运行结果：

list_a:  [1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9]
list_b:  None

用返回None来表示就地改动这个惯例有个弊端，那就是调用者无法将其串联起来。而返回一个新对象的方法则正好相反,它们可以链式调用，从而形成连贯接口。

二、sorted内置函数

与 list.sort 相反,内置函数sorted会新建一个列表作为返回值。

这个方法可以接受任何形式的可迭代对象作为参数，甚至包括不可变序列或生成器，而不管sorted接受的是怎样的参数，它最后都会返回一个列表。

代码示例:

list_c = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
# sorted内置函数会返回一个排序后的新列表
list_d = sorted(list_c)
print("list_c: ", list_c)
print('list_d: ', list_d)

运行结果：

list_c:  [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
list_d:  [1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9]

可以看到，使用内置函数sorted时，返回了一个新的列表，而原列表没有发生改变。

这有两种好处：

1.如果我们即需要使用原列表，也需要使用排序后的列表，或者说我们要将一个非列表的可迭代对象排序成列表，sorted都可以做到

2.有返回值时，我们可以进行链式调用

# 可以对非列表的可迭代对象排序生成列表
str_e = 'python'
list_e = sorted(str_e)
print(list_e)

# 链式调用
str_f = '-'.join(sorted(str_e)).upper().split('-')
print(str_f)

运行结果：

['h', 'n', 'o', 'p', 't', 'y']
['H', 'N', 'O', 'P', 'T', 'Y']

三、关键字参数key和reverse

不管是 list.sort 方法还是 sorted 函数，都有两个可选的关键字参数:

key：
接收一个只有一个参数的函数，这个函数会被用在序列里的每一个元素上，所产生的结果将是排序算法依赖的对比关键字。

比如说，在对一些字符串排序时，可以用 key=str.lower 来实现忽略大小写的排序，或者是用 key=len 进行基于字符串长度的排序。key的默认值是恒等函数，也就是默认用元素自己的值来排序。

reverse:

如果被设定为 True，被排序的序列里的元素会以降序输出(也就是说把较大值当作最小值来排序),reverse的默认值是 False.

phone = ('HUAWEI', 'OPPO', 'MI', 'MEIZU', 'VIVO')
# 按长度进行排序
phone_list = sorted(phone, key=len)
print(phone_list)

phone_list_re = sorted(phone, key=len, reverse=True)
print(phone_list_re)

运行结果：

['MI', 'OPPO', 'VIVO', 'MEIZU', 'HUAWEI']
['HUAWEI', 'MEIZU', 'OPPO', 'VIVO', 'MI']

上面的代码中，第一次排序新建了一个按照长度排序的字符串列表。第二次排序是将按长度排序由升序变成了降序。

细心的您应该可以发现，第二次的结果并不是第一次排序的结果的完全翻转。

OPPO和VIVO的长度都是4，reverse=True后，它们的相对位置跟第一次排序是一样的。这是什么原因呢？

sorted和list.sort背后的排序算法都是Timsort，它是一种自适应算法，会根据原始数据的顺序特点交替使用插入排序和归并排
序，以达到很好效率。

Python的排序算法Timsort是稳定的（知道这一点就可以了），意思是就算两个元素比不出大小，在每次排序的结果里它们的相对位置是固定的。

因为用到的排序算法是稳定的，也就是说在长度一样时，OPPO和VIVO的相对位置不会改变。

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