很多時候我們獲取到一個列表后,這個列表并不滿足我們的需求,我們需要的是一個有特殊順序的列表.

這時候就可以使用list.sort方法和內置函數sorted,本文就是介紹list.sort方法和sorted內置函數的使用方法和區別.

一、list.sort方法

list.sort方法會就地排序列表，也就是說不會把原列表復制一份。這也是這個方法的返回值是None的原因，提醒您本方法不會新建一個列表。

在這種情況下返回None其實是Python的一個慣例：如果一個函數或者方法對對象進行的是就地改動，那它就應該返回 None，好讓調用者知道傳入的參數發生了變動，而且并未產生新的對象。

來看一下代碼：

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

運行結果：

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

用返回None來表示就地改動這個慣例有個弊端，那就是調用者無法將其串聯起來。而返回一個新對象的方法則正好相反,它們可以鏈式調用，從而形成連貫接口。

二、sorted內置函數

與 list.sort 相反,內置函數sorted會新建一個列表作為返回值。

這個方法可以接受任何形式的可迭代對象作為參數，甚至包括不可變序列或生成器，而不管sorted接受的是怎樣的參數，它最后都會返回一個列表。

代碼示例:

list_c = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
# sorted內置函數會返回一個排序后的新列表
list_d = sorted(list_c)
print("list_c: ", list_c)
print('list_d: ', list_d)

運行結果：

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

可以看到，使用內置函數sorted時，返回了一個新的列表，而原列表沒有發生改變。

這有兩種好處：

1.如果我們即需要使用原列表，也需要使用排序后的列表，或者說我們要將一個非列表的可迭代對象排序成列表，sorted都可以做到

2.有返回值時，我們可以進行鏈式調用

# 可以對非列表的可迭代對象排序生成列表
str_e = 'python'
list_e = sorted(str_e)
print(list_e)
 
# 鏈式調用
str_f = '-'.join(sorted(str_e)).upper().split('-')
print(str_f)

運行結果：

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

三、關鍵字參數key和reverse

不管是 list.sort 方法還是 sorted 函數，都有兩個可選的關鍵字參數:

key：

接收一個只有一個參數的函數，這個函數會被用在序列里的每一個元素上，所產生的結果將是排序算法依賴的對比關鍵字。

比如說，在對一些字符串排序時，可以用 key=str.lower 來實現忽略大小寫的排序，或者是用 key=len 進行基于字符串長度的排序。key的默認值是恒等函數，也就是默認用元素自己的值來排序。

reverse：

如果被設定為 True，被排序的序列里的元素會以降序輸出(也就是說把最大值當作最小值來排序),reverse的默認值是 False.

phone = ('HUAWEI', 'OPPO', 'MI', 'MEIZU', 'VIVO')
# 按長度進行排序
phone_list = sorted(phone, key=len)
print(phone_list)
 
phone_list_re = sorted(phone, key=len, reverse=True)
print(phone_list_re)

運行結果：

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

上面的代碼中，第一次排序新建了一個按照長度排序的字符串列表。第二次排序是將按長度排序由升序變成了降序。

細心的您應該可以發現，第二次的結果并不是第一次排序的結果的完全翻轉。

OPPO和VIVO的長度都是4，reverse=True后，它們的相對位置跟第一次排序是一樣的。這是什么原因呢？

sorted和list.sort背后的排序算法都是Timsort，它是一種自適應算法，會根據原始數據的順序特點交替使用插入排序和歸并排序，以達到最佳效率。

Python的排序算法Timsort是穩定的（知道這一點就可以了），意思是就算兩個元素比不出大小，在每次排序的結果里它們的相對位置是固定的。

因為用到的排序算法是穩定的，也就是說在長度一樣時，OPPO和VIVO的相對位置不會改變。

關于list.sort()方法和sorted內置函數的使用，現在已經掌握了~

補充：python知識點，列表排序sort()和sorted()的區別？

sort()是列表類型的方法，只適用于列表；sorted()是內置函數，支持各種容器類型。它們都可以排序，且用法類似，但sort()是在原地排序的，不會返回排序后的列表，而sorted()是返回新的排序列表。

>>> help(list.sort)
Help on method_descriptor:
sort(...)
 L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE*
>>> help(sorted)
Help on built-in function sorted in module builtins:
sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)
 Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.
 A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the
 reverse flag can be set to request the result in descending order.

本文僅簡單介紹排序用法。

例如列表L：

>>> L = ['python', 'shell', 'Perl', 'Go', 'PHP']

使用sort()和sorted()排序L，注意sort()是對L直接原地排序的，不是通過返回值來體現排序結果的，所以無需賦值給變量。而sorted()則是返回排序后的新結果，需要賦值給變量才能保存排序結果。

>>> sorted(L)
['Go', 'PHP', 'Perl', 'python', 'shell']
>>> L
['python', 'shell', 'Perl', 'Go', 'PHP']
>>> L.sort()
>>> L
['Go', 'PHP', 'Perl', 'python', 'shell']

不難發現，sort()和sorted()默認都是升序排序的(AB...Zab...z)。它們都可以指定參數reverse=True來表示順序反轉，也就是默認得到降序：

>>> L.sort(reverse=True)
>>> L
['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']

在python 3.x中，sort()和sorted()不允許對包含不同數據類型的列表進行排序。也就是說，如果列表中既有數值，又有字符串，則排序操作報錯。

sort()和sorted()的另一個參數是key，它默認為key=None，該參數用來指定自定義的排序函數，從而實現自己需要的排序規則。

例如，上面的列表不再按照默認的字符順序排序，而是想要按照字符串的長度進行排序。所以，自定義這個排序函數：

>>> def sortByLen(s):
...  return len(s)

然后通過指定key = sortByLen的參數方式調用sort()或sorted()，在此期間還可以指定reverse = True：

>>> L = ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']
>>> sorted(L,key=sortByLen)
['Go', 'PHP', 'Perl', 'shell', 'python']
5
>>> L.sort(key=sortByLen,reverse=True)
>>> L
['python', 'shell', 'Perl', 'PHP', 'Go']

再例如，按照列表每個元素的第二個字符來排序。

def f(e):
 return e[1]
L = ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']
sorted(L, key=f)
L.sort(key=f)

更多的排序方式，比如指定兩個排序依據，一個按字符串長度升序排，長度相同的按第2個字符降序排。用法其實很簡單，不過稍占篇幅，所以本文不解釋了。

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。