sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)
iterable - объект, поддерживающий итерирование;key=None - должна быть функция (принимает один аргумент), которая применяется к каждому элементу последовательности;reverse=False - порядок сортировки;Функция sorted() вернет новый отсортированный [список]t-list] из итерируемых элементов. Функция имеет два необязательных аргумента, которые должны быть указаны в качестве аргументов ключевых слов.
Аргумент key принимает функцию, например key=str.lower. Переданная функция вычисляет результат для каждого элемента последовательности, который используется для сравнения элементов при сортировке. Значением по умолчанию является None, т.е. сравнивать элементы напрямую (как есть).
Аргумент reverse=False имеет логическое значение. Если установлено значение True, то элементы списка сортируются в обратной последовательности (по убыванию).
Используйте functools.cmp_to_key() для преобразования функции, использующей cmp (старый стиль) в использующую key (новый стиль).
Встроенная функция sorted() является гарантированно стабильной. Это означает, что когда несколько элементов последовательности имеют равные значения, их первоначальный порядок сохраняется. Такое поведение полезно при сортировке в несколько проходов.
Сортировка слов в предложении без учета регистра:
line = 'This is a test string from Andrew' x = sorted(line.split(), key=str.lower) print(x) # ['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']
Сортировка сложных объектов с использованием индексов в качестве ключей key:
student = [ ('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10), ] # Сортируем по возрасту student[2] x = sorted(student, key=lambda student: student[2]) print(x) # [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
Тот же метод работает для объектов с именованными атрибутами.
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 = [ Student('john', 'A', 15), Student('jane', 'B', 12), Student('dave', 'B', 10), ] x = sorted(student, key=lambda student: student.age) print(x) # [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
Сортировка по убыванию:
student = [ ('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10), ] # Сортируем по убыванию возраста student[2] x = sorted(student, key=lambda i: i[2], reverse=True) print(x) # [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
Стабильность сортировки и сложные сортировки:
data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)] x = sorted(data, key=lambda data: data[0]) print(x) # [('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]
Обратите внимание, как две записи ('blue', 1), ('blue', 2) для синего цвета сохраняют свой первоначальный порядок.
Это замечательное свойство позволяет создавать сложные сортировки за несколько проходов по нескольким ключам. Например, чтобы отсортировать данные учащиеся по возрастанию успеваемости, а затем по убыванию возраста. Успеваемость будет первым ключом, возраст вторым.
student = [ ('john', 15, 4.1), ('jane', 12, 4.9), ('dave', 10, 3.9), ('kate', 11, 4.1), ] # По средней оценке x = sorted(student, key=lambda num: num[2]) # По убыванию возраста y = sorted(x, key=lambda age: age[1], reverse=True) print(y) # [('john', 15, 4.1), ('jane', 12, 4.9), ('kate', 11, 4.1), ('dave', 10, 3.9)]
А еще, для сортировок по нескольким ключам, удобнее использовать модуль operator. Функции модуля operator допускают несколько уровней сортировки. Например, как в предыдущем примере успеваемость будет первым ключом, возраст вторым.
Только сортировать будем все по возрастанию:
from operator import itemgetter x = sorted(student, key=itemgetter(2,1)) print(x) # [('dave', 10, 3.9), ('kate', 11, 4.1), ('john', 15, 4.1), ('jane', 12, 4.9)]