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Python中的sorted()函数：智能排序器详解

sorted()是Python内置的一个非常实用的排序函数，它能够对任何可迭代对象进行排序，并返回一个新的已排序列表。与列表的sort()方法不同，sorted()不会修改原始数据，而是返回一个新的排序后的副本。

一、基本语法

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

参数说明：

• iterable：要排序的可迭代对象（列表、元组、字符串、字典等）
• key：指定一个函数，用于从每个元素中提取比较键（可选）
• reverse：布尔值，如果为True，则按降序排序（默认为False，即升序）

二、基本用法示例

1. 对列表排序

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]

2. 对字符串排序

text = "python"
sorted_text = sorted(text)
print(sorted_text)  # 输出: ['h', 'n', 'o', 'p', 't', 'y']

注意：对字符串排序会返回一个包含单个字符的列表。

3. 对元组排序

tuples = [(1, 'b'), (2, 'a'), (1, 'a')]
sorted_tuples = sorted(tuples)
print(sorted_tuples)  # 输出: [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a')]

三、高级用法

1. 使用key参数自定义排序

key参数允许你指定一个函数，该函数将应用于每个元素，然后根据函数的结果进行排序。

words = ["banana", "pie", "apple", "cherry"]
sorted_words = sorted(words, key=len)  # 按单词长度排序
print(sorted_words)  # 输出: ['pie', 'apple', 'banana', 'cherry']

2. 多级排序

对于复杂数据结构，可以使用key函数返回一个元组来实现多级排序：

students = [{'name': 'Alice', 'age': 20, 'grade': 'A'},{'name': 'Bob', 'age': 18, 'grade': 'B'},{'name': 'Charlie', 'age': 20, 'grade': 'C'},{'name': 'David', 'age': 18, 'grade': 'A'}
]# 先按年龄升序，再按成绩降序
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: (x['age'], -ord(x['grade'])))
for student in sorted_students:print(student)

3. 使用operator模块简化key函数

Python的operator模块提供了itemgetter()和attrgetter()函数，可以简化key函数的编写：

from operator import itemgetterdata = [('apple', 3), ('banana', 2), ('cherry', 5)]
sorted_data = sorted(data, key=itemgetter(1))  # 按第二个元素排序
print(sorted_data)  # 输出: [('banana', 2), ('apple', 3), ('cherry', 5)]

四、性能考虑

sorted()函数使用Timsort算法，这是一种稳定的、自适应的排序算法，时间复杂度为O(n log n)。对于小型数据集，sorted()的性能与列表的sort()方法相当；对于大型数据集，sorted()会创建一个新列表，因此会消耗更多内存。

五、与list.sort()的区别

特性	sorted()	list.sort()
适用范围	任何可迭代对象	仅列表
返回值	新列表	None（原地修改）
原始数据	不改变	改变
方法/函数	内置函数	列表方法

六、实际应用案例

1. 按文件扩展名排序

files = ['document.txt', 'image.jpg', 'script.py', 'data.csv']
sorted_files = sorted(files, key=lambda x: x.split('.')[-1])
print(sorted_files)  # 输出: ['data.csv', 'image.jpg', 'script.py', 'document.txt']

2. 按字典值排序

word_counts = {'apple': 5, 'banana': 3, 'cherry': 7, 'date': 1}
# 按值降序排序
sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
print(sorted_words)  # 输出: [('cherry', 7), ('apple', 5), ('banana', 3), ('date', 1)]

3. 自定义对象排序

class Person:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef __repr__(self):return f"Person(name='{self.name}', age={self.age})"people = [Person('Alice', 25), Person('Bob', 20), Person('Charlie', 30)]
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: p.age)
print(sorted_people)
# 输出: [Person(name='Bob', age=20), Person(name='Alice', age=25), Person(name='Charlie', age=30)]

七、总结

Python的sorted()函数是一个强大而灵活的工具，它提供了：

• 对任何可迭代对象进行排序的能力
• 通过key参数实现自定义排序逻辑
• 稳定的排序（相等元素的相对顺序保持不变）
• 清晰的语法和易用性

无论是简单的数字列表还是复杂的自定义对象集合，sorted()都能帮助你高效地组织数据。记住它的非破坏性特性（返回新列表而不修改原数据）使其在函数式编程风格中特别有用。

掌握sorted()函数的使用，将大大提升你在数据处理和算法实现中的效率和代码可读性。