Python中的list.sort()方法和函数sorted(list)
1.sort()方法
2.sorted()函数
3.可选参数
4.优先级排序
5.闭包修改标志变量
6.闭包修改标志变量2, 新增nonlocal
sorted的关键字排序
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)
到此这篇关于Python中的list.sort()方法和函数sorted(list)的文章就介绍到这了,更多相关Python list.sort() 内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网！
