这篇文章主要介绍了Python中的list.sort()方法和函数sorted(list),sort()是列表的方法,修改原列表使得它按照大小排序,没有返回值,返回None。
1.sort()方法
sort()是列表的方法,修改原列表使得它按照大小排序,没有返回值,返回None
In [90]: x = [4, 6, 2, 1, 7, 9] In [91]: x.sort() In [92]: x Out[92]: [1, 2, 4, 6, 7, 9] In [98]: aa = x.sort() In [99]: aa # 返回None
2.sorted()函数
sorted()是函数,不改变列表,重新生成一个按大小排序的列表
In [94]: a = sorted(x) In [95]: a Out[95]: [1, 2, 4, 6, 7, 9] In [96]: x Out[96]: [4, 6, 2, 1, 7, 9]
3.可选参数
列表sort方法还有两个可选参数:key和reverse
## 1、key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数: x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm'] x.sort(key=len) print(x) # 输出 ['m', 'mm', 'mm', 'mmm'] ## 2、reverse实现降序排序,需要提供一个布尔值: y = [3, 2, 8, 0, 1] y.sort(reverse=True) print(y) # [8, 3, 2, 1, 0]
4.优先级排序
## 1、key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数: x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm'] x.sort(key=len) print(x) # 输出 ['m', 'mm', 'mm', 'mmm'] ## 2、reverse实现降序排序,需要提供一个布尔值: y = [3, 2, 8, 0, 1] y.sort(reverse=True) print(y) # [8, 3, 2, 1, 0]
输出:
不在group 1 8在group 0 3不在group 1 1在group 0 2在group 0 5不在group 1 4在group 0 7不在group 1 6[2, 3, 5, 7, 1, 4, 6, 8]
这个函数之所以能够正常运作,是基于下列三个原因:
Python支持闭包( closure):闭包是一种定义在某个作用域中的函数,这种函数引用了那个作用域里面的变量。helper函数之所以能够访问sort_priority的group参数,原因就在于它是闭包。Python的函数是一级对象(first-class object),也就是说,我们可以直接引用函数、把函数赋给变量、把函数当成参数传给其他函数,并通过表达式及if语句对其进行比较和判断,等等。于是,我们可以把 helper这个闭包函数,传给sort方法的key参数。Python使用特殊的规则来比较两个元组°。它首先比较各元组中下标为0的对应元素,如果相等,再比较下标为1的对应元素,如果还是相等,那就继续比较下标为2的对应元素,依次类推。
5.闭包修改标志变量
def sort_priority2(values,group): found = False def helper(x): if x in group: found = True return (0,x) return (1,x) values.sort(key=helper) return found numbers = [8,3,1,2,5,4,7,6] group = [8,5,2,3,4,7,9] found = sort_priority2(numbers,group) print('最后的numbers',numbers) print("found",found) 输出:最后的numbers [2, 3, 4, 5, 7, 8, 1, 6] found False
6.闭包修改标志变量2, 新增nonlocal
下面用nonlocal来实现这个函数:
Python 3中有一种特殊的写法,能够获取闭包内的数据。我们可以用nonlocal语句来表明这样的意图,也就是:给相关变量赋值的时候,应该在上层作用域中查找该变量。
nonlocal的唯一限制在于,它不能延伸到模块级别,这是为了防止它污染全局作用域。
def sort_priority2(values,group): found = False def helper(x): if x in group: nonlocal found found = True return (0,x) return (1,x) values.sort(key=helper) return found numbers = [8,3,1,2,5,4,7,6] group = [8,5,2,3,4,7,9] found = sort_priority2(numbers,group) print('最后的numbers',numbers) print("found",found) 输出:最后的numbers [2, 3, 4, 5, 7, 8, 1, 6] found True
nonlocal语句清楚地表明:如果在闭包内给该变量赋值,那么修改的其实是闭包外那个作用域中的变量。这与global语句互为补充,global用来表示对该变量的赋值操作,将会直接修改模块作用域里的那个变量。
然而,nonlocal也会像全局变量那样,遭到滥用,所以,建议大家只在极其简单的函数里使用这种机制。nonlocal的副作用很难追踪,尤其是在比较长的函数中,修饰某变量的nonlocal语句可能和修改该变量的赋值操作离得比较远,从而导致代码更加难以理解。
如果使用nonlocal的那些代码,已经写得越来越复杂,那就应该将相关的状态封装成辅助类(helper class)。下面定义的这个类,与nonlocal所达成的功能相同。它虽然有点长,但是理解起来相当容易(其中有个名叫_call_
的特殊方法
class Sorter(object): def __init__(self,group): self.group = group self.found = False def __call__(self,x): if x in self.group: self.found = True return (0,x) return (1,x) group = [8,5,2,3,4,7,9] numbers = [8,3,1,2,5,4,7,6] sorter = Sorter(group) numbers.sort(key=sorter) assert sorter.found is True print(sorter.found)
sorted的关键字排序
student_tuples = [ ('john', 'A',20, 15), ('jane', 'B',21, 12), ('dave', 'B', 22,10), ] print(sorted(student_tuples, key=lambda student: student[0])) # sort by age # [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}] def f(x): return len(x) L.sort(key=f) #reverse = True #怎样在此处天加速reverse print (L)