python3中sort与sorted的区别
python3中sort与sorted的区别？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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sort和sorted的区别
虽然python3中sort()和sorted()都可以用来排序，但二者有以下两个最主要的区别：
sort只能应用在列表list上，而sorted可以对所有可迭代的对象进行排序的操作
sort方法会在原list上直接进行排序，不会创建新的list。而sorted方法不会对原来的数据做任何改动，排序后的结果是新生成的。如果我们不需要原来的数据而且数据是list类型，可以用sort方法，能够节省空间。否则要用sorted方法。
sort
在python2中，sort方法可以有3个参数：key、cmp和reverse。但在python3中取消了cmp这个参数，只有key和reverse两个可选参数。参数reverse指定排序是正序还是倒序，默认是正序FALSE，不在多说。参数key指定了只含一个参数的方法，这个方法用来从列表的每个元素中提取比较键。可以看看下面几个例子：
1.通过元素长度排序
strlist = ["bbb","ccc","bac","ab","ba"] strlist.sort(key=len) print(strlist)
打印结果如下：
['ab', 'ba', 'bbb', 'ccc', 'bac']
2.通过元素的字符顺序
strlist = ["bbb","BBB","bAc","ab","bac"] strlist.sort()print(strlist) strlist.sort(key=str.lower)print(strlist)
打印结果如下：
['BBB', 'ab', 'bAc', 'bac', 'bbb'] ['ab', 'bAc', 'bac', 'BBB', 'bbb']
3.更复杂一点的排序：list里的元素是一个字典，通过字典的某个属性值排序。下面是通过学生的年龄排序
student = [{"name": "小C", "age": 12, "score": 90},
{"name": "小D", "age": 13, "score": 84},
{"name": "小A", "age": 14, "score": 85},
{"name": "小E", "age": 15, "score": 89},
{"name": "小F", "age": 12, "score": 88}]
student.sort(key=lambda a: a["age"])
print(student)打印结果如下(换行是我自己处理的)：
[{'name': '小C', 'age': 12, 'score': 90},
{'name': '小F', 'age': 12, 'score': 88},
{'name': '小D', 'age': 13, 'score': 84},
{'name': '小A', 'age': 14, 'score': 85},
{'name': '小E', 'age': 15, 'score': 89}]那么原来的cmp参数有的功能实现不了了吗？当然能，可以通过从functools库里引入cmp_to_key来解决，看下面几个例子：
1.数组的倒序
from functools import cmp_to_key list = [5,4,3,2,1] list.sort(key=cmp_to_key(lambda a,b: b-a)) print(list)
打印结果如下：
[5, 4, 3, 2, 1]
2.把数组排成最小的数里python的解法可以通过如下方式解答(注意倒数第3行，把map类型转成了list类型)：
from functools import cmp_to_key class Solution: def PrintMinNumber(self, numbers): numbers = list(map(str, numbers)) numbers.sort(key=cmp_to_key(lambda s1, s2: int(s1+s2) - int(s2+s1))) return "".join(numbers)
由于sort只有list类型才可以用，所以用的更普遍的是sorted方法，下面来说下sorted方法
sorted
所有可以迭代的对象都可以用sorted来进行排序，排序不会改变原来的对象。sorted接收3个参数：
sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)
iterable是可迭代的对象，key和reverse与sort里的相同。
看下面一个小例子：
student_tuples = [('john', 'A', 15),
('jane', 'B', 12),
('dave', 'B', 10)]
new_tuples = sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2])
print(student_tuples)
print(new_tuples)打印结果如下：
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]新列表是通过年龄排序的，从打印结果可以看出没有改变原数据
由于这种含有key参数的方法很普遍，所以python中提供了一些方法使得访问器函数更加方便。比如operator模块中的itemgetter(), attrgetter()方法。
看下下面的例子：
from operator import itemgetter, attrgetter
class Student:
def __init__(self, name, grade, age):
self.name = name
self.grade = grade
self.age = age
student_objects = [Student('john', 'A', 15),
Student('jane', 'B', 12),
Student('dave', 'B', 10)]
student_tuples = [('john', 'A', 15),
('jane', 'B', 12),
('dave', 'B', 10) ]
result1 = sorted(student_tuples, key=itemgetter(2)) # 通过元素的第三个值排序
result2 = sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) # 通过对象的age属性排序
result3 = sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2)) # 首先通过元素的第一个值排序，然后通过第二个值排序
result4 = sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age')) # 通过对象的grade属性排序，后通过age属性排序排序后的结果如下(非打印)：
result1与result2：
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]result3与result4：
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]排序是保证稳定可靠的，当排序的key对应的值相同时，会保持它们在原数据中的顺序，比sort里的第3个例子如以下代码运行结果：
from operator import itemgetter
data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
print(sorted(data, key=itemgetter(0)))打印结果
[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]关于python3中sort与sorted的区别问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
网页标题：python3中sort与sorted的区别
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