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python3中sort與sorted的區別?針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
sort和sorted的區別
雖然python3中sort()和sorted()都可以用來排序,但二者有以下兩個最主要的區別:
sort只能應用在列表list上,而sorted可以對所有可迭代的對象進行排序的操作
sort方法會在原list上直接進行排序,不會創建新的list。而sorted方法不會對原來的數據做任何改動,排序后的結果是新生成的。如果我們不需要原來的數據而且數據是list類型,可以用sort方法,能夠節省空間。否則要用sorted方法。
sort
在python2中,sort方法可以有3個參數:key、cmp和reverse。但在python3中取消了cmp這個參數,只有key和reverse兩個可選參數。參數reverse指定排序是正序還是倒序,默認是正序FALSE,不在多說。參數key指定了只含一個參數的方法,這個方法用來從列表的每個元素中提取比較鍵。可以看看下面幾個例子:
1.通過元素長度排序
strlist = ["bbb","ccc","bac","ab","ba"] strlist.sort(key=len) print(strlist)
打印結果如下:
['ab', 'ba', 'bbb', 'ccc', 'bac']
2.通過元素的字符順序
strlist = ["bbb","BBB","bAc","ab","bac"] strlist.sort()print(strlist) strlist.sort(key=str.lower)print(strlist)
打印結果如下:
['BBB', 'ab', 'bAc', 'bac', 'bbb'] ['ab', 'bAc', 'bac', 'BBB', 'bbb']
3.更復雜一點的排序:list里的元素是一個字典,通過字典的某個屬性值排序。下面是通過學生的年齡排序
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)
打印結果如下(換行是我自己處理的):
[{'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}]
那么原來的cmp參數有的功能實現不了了嗎?當然能,可以通過從functools庫里引入cmp_to_key來解決,看下面幾個例子:
1.數組的倒序
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)
打印結果如下:
[5, 4, 3, 2, 1]
2.把數組排成最小的數里python的解法可以通過如下方式解答(注意倒數第3行,把map類型轉成了list類型):
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類型才可以用,所以用的更普遍的是sorted方法,下面來說下sorted方法
sorted
所有可以迭代的對象都可以用sorted來進行排序,排序不會改變原來的對象。sorted接收3個參數:
sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)
iterable是可迭代的對象,key和reverse與sort里的相同。
看下面一個小例子:
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)
打印結果如下:
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
新列表是通過年齡排序的,從打印結果可以看出沒有改變原數據
由于這種含有key參數的方法很普遍,所以python中提供了一些方法使得訪問器函數更加方便。比如operator模塊中的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)) # 通過元素的第三個值排序 result2 = sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) # 通過對象的age屬性排序 result3 = sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2)) # 首先通過元素的第一個值排序,然后通過第二個值排序 result4 = sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age')) # 通過對象的grade屬性排序,后通過age屬性排序
排序后的結果如下(非打印):
result1與result2:
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
result3與result4:
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
排序是保證穩定可靠的,當排序的key對應的值相同時,會保持它們在原數據中的順序,比sort里的第3個例子如以下代碼運行結果:
from operator import itemgetter data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)] print(sorted(data, key=itemgetter(0)))
打印結果
[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]
關于python3中sort與sorted的區別問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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