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Python中的sort方法、sorted函数与lambda表达式及用法详解

作者：秋风、萧瑟

文章对比了Python中list.sort()与sorted()函数的区别,指出sort()原地排序返回None,sorted()生成新列表,本文结合实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

1. sort()方法

1.1 sort()方法

list.sort()最核心、也最需要记住的特点是：它会直接修改原始列表，使其变为有序状态。也就是原地排序。因此，sort()方法的返回值是None。部分初学者可能会将其结果赋值给新变量，这种用法是错误的。正确的用法是无需将其结果赋值给新变量，直接使用被修改后的原列表即可，如下所示：

nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
nums.sort()
print(nums)

结果如下：

[1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

1.2 基本语法和参数

sort()方法的完整语法是：

list.sort(*, key=None, reverse=False)

它接受两个可自选的关键字参数：key和reverse。

A. reverse参数

这个参数非常直观

numbers = [4, 2, 8, 1, 6]
numbers.sort() # 默认升序
print(numbers) # 输出: [1, 2, 4, 6, 8]
numbers.sort(reverse=True) # 降序
print(numbers) # 输出: [8, 6, 4, 2, 1]

B. key参数

key参数是sort()方法最强大的功能。它允许你自定义排序的逻辑。
key接受一个函数（通常是lambda匿名函数）。在排序比较之前，列表中的每个元素都会先经过这个key函数处理，然后Python会根据这个函数的返回值来进行排序。

示例1：按字符串长度排序：
words = ["apple", "banana", "kiwi", "cherry"]
# key=len 意味着对每个单词应用 len() 函数，然后按长度排序
words.sort(key=len)
print(words) # 输出: ['kiwi', 'apple', 'banana', 'cherry']
示例2：忽略大小写排序：
names = ["Bob", "alice", "Charlie", "david"]
names.sort()
print(names) # 输出: ['Bob', 'Charlie', 'alice', 'david'] (默认排序)
names.sort(key=str.lower)
print(names) # 输出: ['alice', 'Bob', 'Charlie', 'david'] (忽略大小写)
示例3：按对象的属性排序（非常常用）：
people = [
    {'name': 'Alice', 'age': 30},
    {'name': 'Bob', 'age': 25},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35}
]
# 使用 lambda 函数提取 'age' 的值作为排序的 key
people.sort(key=lambda person: person['age'])
print(people)
# 输出:
# [{'name': 'Bob', 'age': 25}, {'name': 'Alice', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]

当然也可以同时使用key和reverse：

# 按年龄降序排序
people.sort(key=lambda person: person['age'], reverse=True)
print(people)
# 输出:
# [{'name': 'Charlie', 'age': 35}, {'name': 'Alice', 'age': 30}, {'name': 'Bob', 'age': 25}]

2. sorted()函数

Python还提供了一个内置函数sorted()，它也用于排序。理解它们的区别至关重要。

list.sort()sorted()
类型列表的方法（method）内置函数（function）
使用对象只能用于列表（list）可以用于任何可迭代对象（list, tuple, str, dict, etc.）
修改原地修改不能修改原始对象，通常赋值给一个新的变量
返回值None返回一个新的、已排序的列表

2.1 代码对比

# 使用 list.sort()
original_list = [5, 2, 3]
original_list.sort() # 直接修改 original_list
print(f"Original list after sort(): {original_list}") # 输出: [2, 3, 5]
# 使用 sorted()
original_tuple = (5, 2, 3)
new_list = sorted(original_tuple) # 不会修改 original_tuple，而是返回新列表
print(f"Original tuple: {original_tuple}") # 输出: (5, 2, 3)
print(f"New list from sorted(): {new_list}") # 输出: [2, 3, 5]

3. lambda函数

一个lambda函数是一个小型的、匿名的、单行表达式函数。

3.1 基本语法

lambda arguments: expression

3.2 lambda函数与普通函数的对比

A. 使用def（普通函数）

def add(x, y):
  return x + y
result = add(2, 3)
print(result) # 输出: 5

B. 使用lambda（匿名函数）

add_lambda = lambda x, y: x + y
result = add_lambda(2, 3)
print(result) # 输出: 5

3.3 lambda表达式的用法

lambda的主要用途是作为高阶函数的参数，

示例1：sorted函数和sort方法自定义排序规则

这是lambda最经典、最常见的用途。sorted函数和sort方法有一个key参数，你可以提供一个函数，sorted函数和sort方法会根据这个函数的返回值对元素进行排序。假设有一个元组列表，每个元组代表 (商品, 价格)。我们想按价格排序。

items = [('apple', 2.5), ('banana', 1.8), ('cherry', 3.0)]
# 使用 def 的繁琐方式
def get_price(item):
  return item[1]
sorted_items = sorted(items, key=get_price)
print(sorted_items)
# 使用 lambda 的简洁方式
sorted_items_lambda = sorted(items, key=lambda item: item[1])
print(sorted_items_lambda)
# 输出都是：
# [('banana', 1.8), ('apple', 2.5), ('cherry', 3.0)]

key=lambda item: item[1]创建了一个临时的、无需命名的函数，它接受一个item（元组），也就是items中的一个元素，并返回该元组的第二个元素（价格）。
其原理如下：

上面的例子是对价格进行升序排列，如果要进行降序排列可以这样写：

items = [('apple', 2.5), ('banana', 1.8), ('cherry', 3.0)]
# 使用 lambda 的简洁方式
# 该技巧仅适用于数值类型，其他类型，例如字符可能需要进行多次排序
sorted_items_lambda = sorted(items, key=lambda item: -item[1])
print(sorted_items_lambda)
# 输出是：
# [('cherry', 3.0), ('apple', 2.5), ('banana', 1.8)]

如果要进行多级排序，可以这样写：

# 列表中元组中元素的含义分别为名称、价格、重量
data = [
    ('Cherry', 20, 100),
    ('Apple', 20, 150),
    ('Banana', 30, 120),
    ('Date', 10, 500),
    ('Blueberry', 20, 100)
]
# 使用 lambda 返回一个元组作为排序的 key
# (item[1], item[2], item[0]) -> (价格, 重量, 名称)
# 先按照价格排序，价格相同的情况下按照重量排序，价格和重量都相同的情况下按照名称进行排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda item: (item[1], item[2], item[0]))
print(sorted_data)
# 输出结果为：
[('Date', 10, 500), ('Blueberry', 20, 100), ('Cherry', 20, 100), ('Apple', 20, 150), ('Banana', 30, 120)]

示例2：map()——对序列中的每个元素应用函数

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用 lambda
squared_numbers = map(lambda x: x * x, numbers)
print(list(squared_numbers)) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]

示例3：filter()——筛选序列中的元素

# 从序列中筛选出所有的偶数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
# 使用 lambda
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(even_numbers)) # 输出: [2, 4, 6, 8]

到此这篇关于Python中的sort方法、sorted函数与lambda表达式及用法详解的文章就介绍到这了,更多相关python sort sorted函数与lambda表达式内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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