概述
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。
1）排序基础
简单的升序排序是非常容易的。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list，新的list的元素基于小于运算符(__lt__)来排序。
2）key参数/函数
从python2.4开始，list.sort()和sorted()函数增加了key参数来指定一个函数，此函数将在每个元素比较前被调用。 例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写：
更广泛的使用情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象的序列排序，例如：
同样的技术对拥有命名属性的复杂对象也适用，例如：
3）Operator 模块函数
上面的key参数的使用非常广泛，因此python提供了一些方便的函数来使得访问方法更加容易和快速。operator模块有itemgetter，attrgetter，从2.6开始还增加了methodcaller方法。使用这些方法，上面的操作将变得更加简洁和快速：
4）升序和降序
list.sort()和sorted()都接受一个参数reverse（True or False）来表示升序或降序排序。例如对上面的student降序排序如下：
5）排序的稳定性和复杂排序
从python2.2开始，排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的key，则排序前后他们的先后顺序不变。
6）最老土的排序方法-DSU
我们称其为DSU（Decorate-Sort-Undecorate）,原因为排序的过程需要下列三步：
第一：对原始的list进行装饰，使得新list的值可以用来控制排序；
第二：对装饰后的list排序；
第三：将装饰删除，将排序后的装饰list重新构建为原来类型的list；
例如，使用DSU方法来对student数据根据grade排序：
>>> decorated = [(student.grade,i,student) for i,student in enumerate(student_objects)]
>>> decorated.sort()
>>> [student for grade,student in decorated] # undecorate
[('john',10)]
上面的比较能够工作，原因是tuples是可以用来比较，tuples间的比较首先比较tuples的第一个元素，如果第一个相同再比较第二个元素，以此类推。
并不是所有的情况下都需要在以上的tuples中包含索引，但是包含索引可以有以下好处：
第一：排序是稳定的，如果两个元素有相同的key，则他们的原始先后顺序保持不变；
第二：原始的元素不必用来做比较，因为tuples的第一和第二元素用来比较已经是足够了。
此方法被RandalL.在perl中广泛推广后，他的另一个名字为也被称为Schwartzian transform。
对大的list或list的元素计算起来太过复杂的情况下，在python2.4前，DSU很可能是最快的排序方法。但是在2.4之后，上面解释的key函数提供了类似的功能。
在python2.4前，sorted()和list.sort()函数没有提供key参数，但是提供了cmp参数来让用户指定比较函数。此方法在其他语言中也普遍存在。
在python3.0中，cmp参数被彻底的移除了，从而简化和统一语言，减少了高级比较和__cmp__方法的冲突。
在python2.x中cmp参数指定的函数用来进行元素间的比较。此函数需要2个参数，然后返回负数表示小于，0表示等于，正数表示大于。例如：
当需要将cmp转化为key时，只需要：
8)其他注意事项
* 对需要进行区域相关的排序时，可以使用locale.strxfrm()作为key函数，或者使用local.strcoll()作为cmp函数。
* reverse参数任然保持了排序的稳定性，有趣的时，同样的效果可以使用reversed()函数两次来实现：
* 其实排序在内部是调用元素的__cmp__来进行的，所以我们可以为元素类型增加__cmp__方法使得元素可比较，例如：
*当你需要在处理数据的同时进行排序的话，sort(),sorted()或bisect.insort()不是最好的方法。在这种情况下，可以使用heap，red-black tree或treap。
总结
以上是编程之家为你收集整理的python sort、sorted高级排序技巧全部内容，希望文章能够帮你解决python sort、sorted高级排序技巧所遇到的程序开发问题。
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