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python排序函数 python从大到小排序( 二 )

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print sorted(dic,key=lambda arg:arg.get('name'),reverse=False) #按照每个字典的name的值进行排序
#输出结果为：[{'age': 5, 'name': 'bell'}, {'age': 10, 'name': 'jan'}, {'age': 1, 'name': 'jim'}, {'age': 20, 'name': 'sunny'}]
假如需要排序的数据为一个二维的list，即list的每一个元素也是一个list ， 方法与上面的例子类似：
a=[['100','8','30'],['200','5','50'],['300','1','20']]print sorted(a,key=lambda arg:arg[1]) #按照每个list的第1个元素进行排序
【python排序函数 python从大到小排序】[['300', '1', '20'], ['200', '5', '50'], ['100', '8', '30']]
前面的2个例子中，key参数的值都是函数 。在sorted函数中，key参数后面的函数的参数的数量只能是一个 。lambda arg:arg.get('age')是一个lambda匿名函数 ， 它是一个没有函数名的单语句函数 。冒号左边是参数，冒号右边的返回值 ， 返回值将被用于排序 。
Python 二维列表，用sorted函数怎么多重排序？在Python中，使用sorted函数对二维列表进行多重排序可以使用key参数 。key参数接收一个函数 ， 该函数接收一个列表元素作为参数，返回一个用于排序的值 。可以使用lambda函数来实现多重排序 ， 例如：
sorted_list = sorted(my_list, key=lambda x:(x[1],x[2],x[0]))
这将按第1个元素，第2个元素 ， 第3个元素的顺序对二维列表进行排序 。
深入理解python中的排序sort 进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：
sorted函数不会改变原有的list ， 而是返回一个新的排好序的list
如果你想使用就地排序，也就是改变原list的内容，那么可以使用list.sort()的方法，这个方法的返回值是None 。
另一个区别是，list.sort()方法只是list也就是列表类型的方法，只可以在列表类型上调用 。而sorted方法则是可以接受任何可迭代对象 。
list.sort()和sorted()函数都有一个key参数，可以用来指定一个函数来确定排序的一个优先级 。比如，这个例子就是根据大小写的优先级进行排序：
key参数的值应该是一个函数，这个函数接受一个参数然后返回以一个key，这个key就被用作进行排序 。这个方法很高效，因为对于每一个输入的记录只需要调用一次key函数 。
一个常用的场景就是当我们需要对一个复杂对象的某些属性进行排序时：
再如：
前面我们看到的利用key-function来自定义排序，同时Python也可以通过operator库来自定义排序，而且通常这种方法更好理解并且效率更高 。
operator库提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三个函数
同时还支持多层排序
list.sort()和sorted()都有一个boolean类型的reverse参数，可以用来指定升序和降序排列，默认为false，也就是升序排序，如果需要降序排列，则需将reverse参数指定为true 。
排序的稳定性指，有相同key值的多个记录进行排序之后，原始的前后关系保持不变
我们可以看到python中的排序是稳定的 。
我们可以利用这个稳定的特性来进行一些复杂的排序步骤 ， 比如，我们将学生的数据先按成绩降序然后年龄升序 。当排序是稳定的时候，我们可以先将年龄升序 ， 再将成绩降序会得到相同的结果 。
传统的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三个步骤：
因为元组是按字典序比较的，比较完grade之后，会继续比较i 。
添加index的i值不是必须的，但是添加i值有以下好处：
现在python3提供了key-function，所以DSU方法已经不常用了
python2.x版本中，是利用cmp参数自定义排序 。

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