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进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：
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sorted函数不会改变原有的list，而是返回一个新的排好序的list
如果你想使用就地排序，也就是改变原list的内容，那么可以使用list.sort()的方法，这个方法的返回值是None。
另一个区别是，list.sort()方法只是list也就是列表类型的方法，只可以在列表类型上调用。而sorted方法则是可以接受任何可迭代对象。
list.sort()和sorted()函数都有一个key参数，可以用来指定一个函数来确定排序的一个优先级。比如，这个例子就是根据大小写的优先级进行排序：
key参数的值应该是一个函数，这个函数接受一个参数然后返回以一个key，这个key就被用作进行排序。这个方法很高效，因为对于每一个输入的记录只需要调用一次key函数。
一个常用的场景就是当我们需要对一个复杂对象的某些属性进行排序时：
再如：
前面我们看到的利用key-function来自定义排序，同时Python也可以通过operator库来自定义排序，而且通常这种方法更好理解并且效率更高。
operator库提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三个函数
同时还支持多层排序
list.sort()和sorted()都有一个boolean类型的reverse参数，可以用来指定升序和降序排列，默认为false，也就是升序排序，如果需要降序排列，则需将reverse参数指定为true。
排序的稳定性指，有相同key值的多个记录进行排序之后，原始的前后关系保持不变
我们可以看到python中的排序是稳定的。
我们可以利用这个稳定的特性来进行一些复杂的排序步骤，比如，我们将学生的数据先按成绩降序然后年龄升序。当排序是稳定的时候，我们可以先将年龄升序，再将成绩降序会得到相同的结果。
传统的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三个步骤：
因为元组是按字典序比较的，比较完grade之后，会继续比较i。
添加index的i值不是必须的，但是添加i值有以下好处：
现在python3提供了key-function，所以DSU方法已经不常用了
python2.x版本中，是利用cmp参数自定义排序。
python3.x已经将这个方法移除了，但是我们还是有必要了解一下cmp参数
cmp参数的使用方法就是指定一个函数，自定义排序的规则，和java等其他语言很类似
也可以反序排列
python3.x中可以用如下方式：
最简单的办法就是需要指定列表排序方法中的参数“key”。代码如下：
第一种：
stu=[['john',79],['mame',96],['herry',85],['lili',95],['ziling',63]]
def takeSecond(elem):
return elem[1]
stu.sort(key=takeSecond,,reverse=True)
print(stu)
第二种：
stu=[['john',79],['mame',96],['herry',85],['lili',95],['ziling',63]]
s=sorted(stu,key=lambda student: student[1],,reverse=True)
print(s)
sorted函数python介绍如下
sorted() 作为 Python 内置函数之一，其功能是对序列（列表、元组、字典、集合、还包括字符串）进行排序。
sorted() 函数的基本语法格式如下
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)
其中，iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）还是降序（True）进行排序。sorted() 函数会返回一个排好序的列表。
注意，key 参数和 reverse 参数是可选参数，即可以使用，也可以忽略。
演示sorted()函数的基本代码用法：
#对列表进行排序
a = [5,3,4,2,1]
print(sorted(a))
#对元组进行排序
a = (5,4,3,1,2)
print(sorted(a))
#字典默认按照key进行排序
a = {4:1,\
5:2,\
3:3,\
2:6,\
1:8}
print(sorted(a.items()))
#对集合进行排序
a = {1,5,3,2,4}
print(sorted(a))
#对字符串进行排序
a = "51423"
print(sorted(a))
Python list内置sort()方法用来排序，也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列。
sorted(iterable,key=None,reverse=False)，返回新的列表，对所有可迭代的对象均有效
sort(key=None,reverse=False) 就地改变列表 reverse：True反序；False 正序
Example1:
sorted([1,5,3,2,9])
[1,2,3,5,9]
a=[5,3,2,1,4]
a.sort()
a
[1,2,3,4,5] #若用list.sort()则list本身将被修改
sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})
[1,2,3,4,5] #sorted()对所有的可迭代序列都有效
在python2.4开始，list.sort()和sorted()增加key参数来指定一个函数，此函数在每个元素比较前被调用。
Example2：
sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower) #加了key，忽略大小写
['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This'] #key=len按照长度进行排序
sorted("This is a test string from Andrew".split()) #未加key，默认大写在前，小写在后
['Andrew', 'This', 'a', 'from', 'is', 'string', 'test']
更多的情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象进行排序。
Python学习小技巧之列表项的排序
本文介绍的是关于Python列表项排序的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来看看详细的介绍：
典型代码1：
data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
data_list.sort()
print(data_list)
输出1:
[-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100]
典型代码2:
data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
data_list_copy = sorted(data_list)
print(data_list)
print(data_list_copy)
输出2:
[6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
[-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100]
应用场景
需要对列表中的项进行排序时使用。其中典型代码1是使用的列表自身的一个排序方法sort，这个方法自动按照升序排序，并且是原地排序，被排序的列表本身会被修改；典型代码2是调用的内置函数sort，会产生一个新的经过排序后的列表对象，原列表不受影响。这两种方式接受的参数几乎是一样的，他们都接受一个key参数，这个参数用来指定用对象的哪一部分为排序的依据：
data_list = [(0, 100), (77, 34), (55, 97)]
data_list.sort(key=lambda x: x[1]) # 我们想要基于列表项的第二个数进行排序
print(data_list)
[(77, 34), (55, 97), (0, 100)]
另外一个经常使用的参数是reverse，用来指定是否按照倒序排序，默认为False：
data_list = [(0, 100), (77, 34), (55, 97)]
data_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 我们想要基于列表项的第二个数进行排序，并倒序
print(data_list)
[(0, 100), (55, 97), (77, 34)]
带来的好处
1. 内置的排序方法，执行效率高，表达能力强，使代码更加紧凑，已读
2. 灵活的参数，用于指定排序的基准，比在类似于Java的语言中需要写一个comparator要方便很多
其它说明
1. sorted内置函数比列表的sort方法要适用范围更广泛，它可以对除列表之外的可迭代数据结构进行排序；
2. list内置的sort方法，属于原地排序，理论上能够节省内存的消耗；
总结
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助