>>>a = [5,7,6,3,4,1,2]

>>> b = sorted(a) # 保留原列表

>>> a [5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]

>>> b[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

如上，這樣就用排序函式對列表進行了排序。

>>> students = [("john", "A", 15), ("jane", "B", 12), ("dave", "B", 10)]

>>> sorted(students, key=lambda s: s[2]) # 按年齡排序[("dave", "B", 10), ("jane", "B", 12), ("john", "A", 15)]

>>> sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True) # 按降序[("john", "A", 15), ("jane", "B", 12), ("dave", "B", 10)]

>>>

如上，可以按照升序跟降序進行排序。

請參考。

Python list內建sort()方法用來排序，也可以用p全域性sorted()方法來對可迭代的序列排序生成新的序列，也可以使用operator模組。下面將詳細說明：

1）排序基礎

簡單的升序排序是非常容易的。只需要呼叫sorted()方法。它返回一個新的list，新的list的元素基於小於運算子(__lt__)來排序。

>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])

[1, 2, 3, 4, 5]

也可以使用list.sort()方法來排序，此時list本身將被修改。通常此方法不如sorted()方便，但是如果你不需要保留原來的list，此方法將更有效。

>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]

>>> a.sort()

>>> a

[1, 2, 3, 4, 5]

另一個不同就是list.sort()方法僅被定義在list中，相反地sorted()方法對所有的可迭代序列都有效。

sorted({1: "D", 2: "B", 3: "B", 4: "E", 5: "A"})

[1, 2, 3, 4, 5]

2）key引數/函式

從python2.4開始，list.sort()和sorted()函式增加了key引數來指定一個函式，此函式將在每個元素比較前被呼叫。 例如透過key指定的函式來忽略字串的大小寫：

>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)

["a", "Andrew", "from", "is", "string", "test", "This"]

key引數的值為一個函式，此函式只有一個引數且返回一個值用來進行比較。這個技術是快速的因為key指定的函式將準確地對每個元素呼叫。

更廣泛的使用情況是用複雜物件的某些值來對複雜物件的序列排序，例如：

>>> student_tuples = [

("john", "A", 15),

("jane", "B", 12),

("dave", "B", 10),

]

>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age

[("dave", "B", 10), ("jane", "B", 12), ("john", "A", 15)]

同樣的技術對擁有命名屬性的複雜物件也適用，例如：

>>> 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_objects = [

Student("john", "A", 15),

Student("jane", "B", 12),

Student("dave", "B", 10),

]

>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age

[("dave", "B", 10), ("jane", "B", 12), ("john", "A", 15)]

3）升序和降序

list.sort()和sorted()都接受一個引數reverse（True or False）來表示升序或降序排序。例如對上面的student降序排序如下：

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)

[("john", "A", 15), ("jane", "B", 12), ("dave", "B", 10)]

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter("age"), reverse=True)

[("john", "A", 15), ("jane", "B", 12), ("dave", "B", 10)]

4）排序的穩定性和複雜排序

從python2.2開始，排序被保證為穩定的。意思是說多個元素如果有相同的key，則排序前後他們的先後順序不變。

>>> data = [("red", 1), ("blue", 1), ("red", 2), ("blue", 2)]

>>> sorted(data, key=itemgetter(0))

[("blue", 1), ("blue", 2), ("red", 1), ("red", 2)]

注意在排序後"blue"的順序被保持了，即"blue", 1在"blue", 2的前面。

更復雜地你可以構建多個步驟來進行更復雜的排序，例如對student資料先以grade降序排列，然後再以age升序排列。

>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter("age")) # sort on secondary key

>>> sorted(s, key=attrgetter("grade"), reverse=True) # now sort on primary key, descending

[("dave", "B", 10), ("jane", "B", 12), ("john", "A", 15)]

另外，Operator 模組函式

上面的key引數的使用非常廣泛，因此python提供了一些方便的函式來使得訪問方法更加容易和快速。operator模組有itemgetter，attrgetter，從2.6開始還增加了methodcaller方法。使用這些方法，上面的操作將變得更加簡潔和快速：

>>> from operator import itemgetter, attrgetter

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

[("dave", "B", 10), ("jane", "B", 12), ("john", "A", 15)]

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter("age"))

[("dave", "B", 10), ("jane", "B", 12), ("john", "A", 15)]

operator模組還允許多級的排序，例如，先以grade，然後再以age來排序：

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

[("john", "A", 15), ("dave", "B", 10), ("jane", "B", 12)]

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter("grade", "age"))

[("john", "A", 15), ("dave", "B", 10), ("jane", "B", 12)]