python内置函数sorted()用法深入分析

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1607
收藏 0 赞 0 分享

本文实例讲述了python内置函数sorted()用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

列表对象提供了sort()方法支持原地排序,而内置函数sorted()不支持原地操作只是返回新的列表,并不对原列表进行任何修改。sorted()方法可以对列表、元组、字典、range对象等进行排序。列表的sort()方法和内置函数sorted()都支持key参数实现复杂排序要求。

#使用key来指定排序依据,先按姓名升序排序,姓名相同的按年龄降序排序
>>> persons = [{'name':'xuzm', 'age':10}, {'name':'xuzm2', 'age':20}, {'name':'xuzm4', 'age':40}, {'name':'xuzm3', 'age':30}]
>>> persons
[{'name': 'xuzm', 'age': 10}, {'name': 'xuzm2', 'age': 20}, {'name': 'xuzm4', 'age': 40}, {'name': 'xuzm3', 'age': 30}]
>>> print(sorted(persons, key=lambda x:(x['name'], -x['age'])))
[{'name': 'xuzm', 'age': 10}, {'name': 'xuzm2', 'age': 20}, {'name': 'xuzm3', 'age': 30}, {'name': 'xuzm4', 'age': 40}]

>>> phonebook = {'xuzm':'123', 'xuzm2':'456', 'xuzm3':'789'}
>>> from operator import itemgetter
>>> sorted(phonebook.items(), key=itemgetter(1))  #按字典元素的值默认进行升序排列
[('xuzm', '123'), ('xuzm2', '456'), ('xuzm3', '789')]
>>> sorted(phonebook.items(), key=itemgetter(0),reverse=True)   #按字典中元素的键进行降序排序
[('xuzm3', '789'), ('xuzm2', '456'), ('xuzm', '123')]

>>> gameresult = [['Bob', 95.0, 'A'], ['Alan', 86.0, 'C'], ['Mandy', 83.5, 'A'], ['Rob', 89.3, 'E']]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter(0, 1))  #按姓名升序排列,姓名相同的按分数进行升序排列
[['Alan', 86.0, 'C'], ['Bob', 95.0, 'A'], ['Mandy', 83.5, 'A'], ['Rob', 89.3, 'E']]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter(1, 0))  #按分数进行升序排列,分数相同的按姓名进行升序排列
[['Mandy', 83.5, 'A'], ['Alan', 86.0, 'C'], ['Rob', 89.3, 'E'], ['Bob', 95.0, 'A']]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter(2, 0))  #按等级升序排列,等级相同的按姓名进行升序排列
[['Bob', 95.0, 'A'], ['Mandy', 83.5, 'A'], ['Alan', 86.0, 'C'], ['Rob', 89.3, 'E']]
>>> gameresult = [{'name':'Bob', 'wins':10, 'losses':3, 'rating':75.0},
               {'name':'David', 'wins':3, 'losses':5, 'rating':57.0},
               {'name':'Carol', 'wins':4, 'losses':5, 'rating':57.0},
               {'name':'Patty', 'wins':9, 'losses':3, 'rating':72.8}]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter('wins', 'name'))  #按wins排列,wins相同的按name惊进行排列
[{'name': 'David', 'wins': 3, 'losses': 5, 'rating': 57.0}, {'name': 'Carol', 'wins': 4, 'losses': 5, 'rating': 57.0}, {'name': 'Patty', 'wins': 9, 'losses': 3, 'rating': 72.8}, {'name': 'Bob', 'wins': 10, 'losses': 3, 'rating': 75.0}]

根据另一个列表的顺序排列一个列表

>>> list1 = ["what", "I'm", "sorting", "by"]
>>> list2 = ["something", "else", "to", "sort"]
>>> pairs = zip(list1, list2)  #用zip对象压缩
>>> pairs = sorted(pairs)  #新列表按照list1进行排序
>>> pairs
[("I'm", 'else'), ('by', 'sort'), ('sorting', 'to'), ('what', 'something')]
>>> result = [x[1] for x in pairs]  #按新列表中list1的顺序筛选出新列表中的list2部分
>>> result
['else', 'sort', 'to', 'something']

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python列表(list)操作技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

更多精彩内容其他人还在看

Python实现按学生年龄排序的实际问题详解

这篇文章主要给大家介绍了关于Python实现按学生年龄排序实际问题的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面跟着小编来一起学习学习吧。
收藏 0 赞 0 分享

Python开发的HTTP库requests详解

Requests是用Python语言编写,基于urllib,采用Apache2 Licensed开源协议的HTTP库。它比urllib更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足HTTP测试需求。Requests的哲学是以PEP 20 的习语为中心开发的,所以它比urllib更加P
收藏 0 赞 0 分享

Python网络爬虫与信息提取(实例讲解)

下面小编就为大家带来一篇Python网络爬虫与信息提取(实例讲解)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

在python3环境下的Django中使用MySQL数据库的实例

下面小编就为大家带来一篇在python3环境下的Django中使用MySQL数据库的实例。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

Python 3.x读写csv文件中数字的方法示例

在我们日常开发中经常需要对csv文件进行读写,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python 3.x读写csv文件中数字的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面跟着小编来一起学习学习吧。
收藏 0 赞 0 分享

Python实现解析Bit Torrent种子文件内容的方法

这篇文章主要介绍了Python实现解析Bit Torrent种子文件内容的方法,结合实例形式分析了Python针对Torrent文件的读取与解析相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python实现文件内容批量追加的方法示例

这篇文章主要介绍了Python实现文件内容批量追加的方法,结合实例形式分析了Python文件的读写相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python简单实现自动删除目录下空文件夹的方法

这篇文章主要介绍了Python简单实现自动删除目录下空文件夹的方法,涉及Python针对文件与目录的读取、判断、删除等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

简单学习Python多进程Multiprocessing

这篇文章主要和大家一起简单的学习Python多进程Multiprocessing ,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
收藏 0 赞 0 分享

Python导入模块时遇到的错误分析

这篇文章主要给大家详细解释了在Python处理导入模块的时候出现错误以及具体的情况分析,非常的详尽,有需要的小伙伴可以参考下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多