Python3：复杂数据结构的排序

排序是非常常见的一个场景，相比于Python2，Python3中的排序有不少优化，今天谈一谈Python3中常见排序场景~~更多细节可参考Ref中的Python官方文档链接(虽然里面也没有多少内容，不过很权威啊)

1. 基本排序

基本排序，有两种方式：sorted(list)和list.sort，前者sorted为一个函数，返回一个sorted的新list，后者为list的一个内建方法，在原list的基础上进行排序

2. 使用关键字key='...'

问题：想按照每个元素第三个值进行从小到大的排序，数据结构如下

student_tuples = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10) ]

方法：

sorted(student_tuples, key=lambda item: item[2])

解析：sorted函数执行时，遍历student_tuples中的每个元素，这里通过取出每个元素的第三个元素作为返回值用于排序，这里lambda函数的功能相当于:

def func(item):

return item[2]

对于简单些的数据结构，可以使用lambda函数，如若遇到更复杂情形，则建议自定义函数，使用自定义函数方式如下：

sorted(student_tuples, key=func)

*注意，自定义函数传给sorted函数key关键字时，无需为自定义函数提供参数，sorted函数遍历元素时，自动将参数传递给函数，用于判断排序

3.一个复杂排序规则的实现

问题：一个字符串排序，排序规则：小写

实现：

sorted(s, key=lambda x: (x.isdigit(),x.isdigit() and int(x) % 2 == 0,x.isupper(),x)

解析：

(1).x.isdigit()的作用是把数字放在后边（True）,字母放在前面（False）.

(2).x.isdigit() and int(x) % 2 == 0的作用是保证数字中奇数在前（False），偶数在后（True）。

(3).x.isupper()的作用是在前面基础上,保证字母小写（False）在前大写在后（True）.

(4). 最后的x表示在前面基础上,对所有类别数字或字母排序。

(5). False=0,True=1,因此当一个元素被判断为False时，将会按照由小到大排在前面，同时元组内(e1, e2, e3)的优先级排列为: e1 > e2 > e3,如同excel中的主排序和次排序类似

4. 简化功能，使用operator模块

两个数据结构示例：

class Student:

def __init__(self, name, grade, age):

self.name = name

self.grade = grade

self.age = age

def __repr__(self):

return repr((self.name, self.grade, self.age))

student_tuples = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10) ]

排序方案：

from operator import itemgetter, attrgetter

sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))

sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))

针对上述两个数据结构的排序将会更快速（未测试，参考官方文档），同时由于operator是python内建模块，用起来应该还是比lambda匿名函数或自定义函数方便一些些的~

重要的事情再强调一下，当为key关键字提供一个元组时，会按照元组内的元素顺序进行优先级顺序排序，参见下例：

sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))

output: [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

5. 升序，降序

这一块比较简单，只需为reverse关键字提供True或False即可，不提供时则默认为False(升序)

参考资料：

Ref1:https://docs.python.org/3.6/howto/sorting.html#sortinghowto

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