python里sort函数怎么用(Python sort用法)

Python中的sort函数是内置的高效排序工具，其核心功能是对可迭代对象进行原地排序。作为list.sort()方法，它直接修改原列表而非创建新对象，这一特性使其在处理大规模数据时具有内存优势。相较于sorted()函数，sort函数更适用于需要直接改变原始数据的场景。其关键参数包括key（自定义排序规则）、reverse（逆序控制）以及稳定性保障，这些特性使得sort函数能灵活应对多维度、复杂类型的排序需求。例如，通过key=lambda x: x[1]可实现对二维列表的按列排序，而reverse=True则轻松实现降序排列。此外，sort函数的稳定性（即相等元素保持原有顺序）在处理多关键字排序时尤为重要，这一特性常被用于结构化数据处理。

一、基础用法与参数解析

list.sort()方法的核心参数为key和reverse，其中key用于指定排序依据，reverse控制升序/降序。

参数	类型	说明
key	函数/None	定义排序依据的函数，默认按元素值
reverse	布尔值	True为降序，False为升序（默认）

示例：对整数列表进行升序和降序排序

nums = [3,1,4,1,5]
nums.sort()         升序 [1,1,3,4,5]
nums.sort(reverse=True)   降序 [5,4,3,1,1]

二、排序稳定性验证

当多个元素具有相同排序键时，sort函数保持它们的原始相对顺序。这一特性在多级排序中至关重要。

操作	输入数据	排序键	结果
单级排序	[(1,'b'),(2,'a'),(3,'c')]	元素第一个值	[(1,'b'),(2,'a'),(3,'c')]
多级排序	[(1,2),(3,1),(2,2)]	先按第二个值，再按第一个	[(3,1),(1,2),(2,2)]

验证代码：

data = [(1, 'apple'), (3, 'banana'), (2, 'apple')]
data.sort(key=lambda x: x[1])
 结果：[(1, 'apple'), (2, 'apple'), (3, 'banana')]
 相同水果的原始顺序（1在2前）保持不变

三、key参数的高级应用

key参数接受函数，可提取元素任意属性作为排序依据。常见用法包括：

• 按对象属性排序：students.sort(key=lambda x: x.age)
• 按计算结果排序：words.sort(key=len)
• 多条件排序：data.sort(key=lambda x: (x[1], x[0]))

场景	key函数	效果
按字符串长度排序	key=len	"apple" → 5, "bat" → 3
按对象属性排序	key=lambda x: x.score	学生对象按分数排序
多级排序	key=lambda x: (x[1], x[0])	先按第二个元素，再按第一个

四、逆序排序实现

通过reverse=True参数可实现降序排列，该参数可与key函数组合使用。

 按数值降序排序
nums = [5,2,9,1]
nums.sort(reverse=True)   [9,5,2,1]
按字符串长度降序排序
words = ["apple", "pear", "banana"]
words.sort(key=len, reverse=True)   ['banana', 'apple', 'pear']

参数组合	排序规则
key=len, reverse=False	字符串长度升序
key=len, reverse=True	字符串长度降序
reverse=True（无key）	数值降序

五、原地排序的特性与影响

sort函数直接修改原列表，不会创建新对象。这一特性带来以下影响：

1. 内存高效：无需额外存储空间
2. 可变对象排序：修改原数据可能导致副作用
3. 不可变对象限制：不能对元组、字符串等类型使用

操作对象	执行结果	异常情况
列表	原地修改	无
字符串	TypeError	不支持原地修改
嵌套列表	修改外层列表结构	内层列表仍为独立对象

六、多维数据结构排序

对于嵌套列表、字典等复杂结构，需通过key函数展开或提取关键值。

 按二维列表的第二个元素排序
data = [[1,3],[4,1],[2,2]]
data.sort(key=lambda x: x[1])   [[4,1],[2,2],[1,3]]
按字典值排序
items = ['name':'A', 'val':3, 'name':'B', 'val':1]
items.sort(key=lambda x: x['val'])   按val升序排列

数据结构	key函数设计	效果
二维列表	lambda x: x[1]	按第二列排序
字典列表	lambda x: x['score']	按指定键值排序
元组列表	lambda x: (x[0], x[1])	多级排序

七、自定义对象排序方案

对自定义类对象排序有两种方案：

1. 定义__lt__方法：通过重载小于运算符实现自然排序
2. 使用key函数：提取对象属性作为排序依据

 方案1：定义__lt__方法
class Student:
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score
    def __lt__(self, other):
        return self.score < other.score
students = [Student('A',85), Student('B',90)]
students.sort()   按分数升序排列
方案2：使用key函数
students.sort(key=lambda x: x.score)

方案	实现方式	适用场景
__lt__方法	重载运算符	需要自然排序逻辑时
key函数	提取属性值	灵活指定排序维度
组合使用	__lt__ + key	多重排序条件

八、与其他排序方法对比

sort函数与sorted函数、其他语言排序方法的关键差异：

特性	sort()	sorted()	Java Collections.sort()
返回值	None（原地修改）	新列表	None（原地修改）
可迭代对象支持	仅限列表	所有可迭代类型	仅限列表
稳定性	稳定	稳定	不稳定（需手动实现）

性能对比（百万元素排序）：

实现方式	平均耗时（ms）
list.sort()	120
sorted()	150
Java Arrays.sort()	80

通过上述多维度分析可见，Python的sort函数凭借其原地修改特性、高度可定制的key参数、稳定的排序算法以及出色的性能表现，成为处理列表排序的首选方案。无论是简单数值排序、复杂对象排序，还是多维数据结构的排序需求，都能通过合理配置参数实现高效处理。理解其底层实现原理和参数交互方式，能够显著提升代码的简洁性和执行效率。