- Метод List sort() в Python
- 1. Использование метода List sort() по умолчанию
- 2. Обратная сортировка списка
- 3. Сортировка вложенного списка
- 4. Пользовательская логика для сортировки списка
- 5. Сортировка списка объектов
- Comparing and Sorting¶
- Unorderable Types¶
- Rich Comparisons¶
- The cmp Function¶
- The cmp Argument¶
Метод List sort() в Python
Метод List sort() в Python сортирует элементы списка в порядке возрастания.
В Python есть встроенная функция sorted(), которая используется для создания отсортированного списка из итерируемого объекта.
1. Использование метода List sort() по умолчанию
По умолчанию метод list sort() в Python упорядочивает элементы списка в порядке возрастания. Это также естественный способ сортировки элементов.
numbers_list = [3.4, 5.1, 2.2, 4.1, 1.0, 3.8] print(f'Before sorting: ') numbers_list.sort() print(f'After sorting: ')
Before sorting: [3.4, 5.1, 2.2, 4.1, 1.0, 3.8] After sorting: [1.0, 2.2, 3.4, 3.8, 4.1, 5.1]
Элементы также могут быть символами или числами, и метод sort() продолжит сортировку в порядке возрастания.
str_list = ['a', 'c', 'd', 'b', 'B', 'C', '1'] str_list.sort() print(str_list) # ['1', 'B', 'C', 'a', 'b', 'c', 'd']
2. Обратная сортировка списка
Если вы хотите, чтобы сортировка выполнялась в обратном порядке, передайте обратный аргумент, как True. Мы можем использовать это для сортировки списка чисел в порядке убывания.
numbers_list = [3.4, 5.1, 2.2, 4.1, 1.0, 3.8] print(f'Before sorting: ') numbers_list.sort(reverse=True) print(f'After sorting: ')
Before sorting: [3.4, 5.1, 2.2, 4.1, 1.0, 3.8] After sorting: [5.1, 4.1, 3.8, 3.4, 2.2, 1.0]
3. Сортировка вложенного списка
Если мы вызываем функцию списка sort() для вложенного списка, для сортировки используются только первые элементы из элементов списка. Давайте разберемся в этом примере.
numbers = [[1, 2], [2, 1], [4, 3], [5, 2], [3, 3]] print(f'Before sorting: ') numbers.sort() print(f'After sorting: ')
Before sorting: [[1, 2], [2, 1], [4, 3], [5, 2], [3, 3]] After sorting: [[1, 2], [2, 1], [3, 3], [4, 3], [5, 2]]
Понятно, что сортировка производится по первому элементу вложенного списка. Но иногда нам нужно отсортировать вложенный список по позициям разных элементов.
Допустим, вложенный список содержит информацию об имени, возрасте и поле человека. Давайте посмотрим, как отсортировать этот вложенный список по возрасту, который является вторым элементом вложенного списка.
def custom_key(people): return people[1] # second parameter denotes the age persons = [['Alice', 26, 'F'], ['Trudy', 25, 'M'], ['Bob', 25, 'M'], ['Alexa', 22, 'F']] print(f'Before sorting: ') persons.sort(key=custom_key) print(f'After sorting: ')
Before sorting: [['Alice', 26, 'F'], ['Trudy', 25, 'M'], ['Bob', 25, 'M'], ['Alexa', 22, 'F']] After sorting: [['Alexa', 22, 'F'], ['Trudy', 25, 'M'], ['Bob', 25, 'M'], ['Alice', 26, 'F']]
Мы используем ключевой аргумент, чтобы указать элемент, который будет использоваться для целей сортировки. Функция custom_key возвращает ключ для сортировки списка.
4. Пользовательская логика для сортировки списка
Мы также можем реализовать вашу собственную логику для сортировки элементов списка.
В последнем примере мы использовали возраст как ключевой элемент для сортировки нашего списка.
Но есть такая поговорка: «Сначала дамы!». Итак, мы хотим отсортировать наш список таким образом, чтобы женский пол имел приоритет над мужским. Если пол двух человек совпадает, младший получает более высокий приоритет.
Итак, мы должны использовать ключевой аргумент в нашей функции сортировки. Но функцию сравнения нужно преобразовать в ключ.
Итак, нам нужно импортировать библиотеку под названием functools. Мы будем использовать функцию cmp_to_key(), чтобы преобразовать compare_function в key.
import functools def compare_function(person_a, person_b): if person_a[2] == person_b[2]: # if their gender become same return person_a[1] - person_b[1] # return True if person_a is younger else: # if their gender not matched if person_b[2] == 'F': # give person_b first priority if she is female return 1 else: # otherwise give person_a first priority return -1 persons = [['Alice', 26, 'F'], ['Trudy', 25, 'M'], ['Bob', 24, 'M'], ['Alexa', 22, 'F']] print(f'Before sorting: ') persons.sort(key=functools.cmp_to_key(compare_function)) print(f'After sorting: ')
Before sorting: [['Alice', 26, 'F'], ['Trudy', 25, 'M'], ['Bob', 24, 'M'], ['Alexa', 22, 'F']] After sorting: [['Alexa', 22, 'F'], ['Alice', 26, 'F'], ['Bob', 24, 'M'], ['Trudy', 25, 'M']]
Список сначала сортируется по полу. Затем он сортируется по возрасту людей.
5. Сортировка списка объектов
Сортировка по умолчанию работает с числами и строками. Но это не будет работать со списком настраиваемых объектов. Посмотрим, что произойдет, когда мы попытаемся запустить сортировку по умолчанию для списка объектов.
class Employee: def __init__(self, n, a, gen): self.name = n self.age = a self.gender = gen def __str__(self): return f'Emp[::]' # List uses __repr__, so overriding it to print useful information __repr__ = __str__ e1 = Employee('Alice', 26, 'F') e2 = Employee('Trudy', 25, 'M') e3 = Employee('Bob', 24, 'M') e4 = Employee('Alexa', 22, 'F') emp_list = [e1, e2, e3, e4] print(f'Before Sorting: ') try: emp_list.sort() except TypeError as te: print(te)
Before Sorting: [Emp[Alice:26:F], Emp[Trudy:25:M], Emp[Bob:24:M], Emp[Alexa:22:F]] 'В этом случае мы должны в обязательном порядке предоставить ключевую функцию для указания поля объектов, которое будет использоваться для сортировки.
# sorting based on age def sort_by_age(emp): return emp.age emp_list.sort(key=sort_by_age) print(f'After Sorting By Age: ')After Sorting By Age: [Emp[Alexa:22:F], Emp[Bob:24:M], Emp[Trudy:25:M], Emp[Alice:26:F]]Мы также можем использовать модуль functools для создания пользовательской логики сортировки для элементов списка.
Comparing and Sorting¶
Python 3 is strict when comparing objects of disparate types. It also drops cmp-based comparison and sorting in favor of rich comparisons and key-based sorting, modern alternatives that have been available at least since Python 2.4. Details and porting strategies follow.
Unorderable Types¶
The strict approach to comparing in Python 3 makes it generally impossible to compare different types of objects.
For example, in Python 2, comparing int and str works (with results that are unpredictable across Python implementations):
but in Python 3, it fails with a well described error message:
>>> 2 < '2' Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: unorderable types: int() < str()The change usually manifests itself in sorting lists: in Python 3, lists with items of different types are generally not sortable.
If you need to sort heterogeneous lists, or compare different types of objects, implement a key function to fully describe how disparate types should be ordered.
Rich Comparisons¶
The __cmp__() special method is no longer honored in Python 3.
In Python 2, __cmp__(self, other) implemented comparison between two objects, returning a negative value if self < other , positive if self >other , and zero if they were equal.
This approach of representing comparison results is common in C-style languages. But, early in Python 2 development, it became apparent that only allowing three cases for the relative order of objects is too limiting.
This led to the introduction of rich comparison methods, which assign a special method to each operator:
Each takes the same two arguments as cmp, and must return either a result value (typically Boolean), raise an exception, or return NotImplemented to signal the operation is not defined.
In Python 3, the cmp style of comparisons was dropped. All objects that implemented __cmp__ must be updated to implement all of the rich methods instead. (There is one exception: on Python 3, __ne__ will, by default, delegate to __eq__ and return the inverted result . However, this is not the case in Python 2.)
To avoid the hassle of providing all six functions, you can implement __eq__ , __ne__ , and only one of the ordering operators, and use the functools.total_ordering() decorator to fill in the rest. Note that the decorator is not available in Python 2.6. If you need to support that version, you’ll need to supply all six methods.
The @total_ordering decorator does come with the cost of somewhat slower execution and more complex stack traces for the derived comparison methods, so defining all six explicitly may be necessary in some cases even if Python 2.6 support is dropped.
As an example, suppose that you have a class to represent a person with __cmp__() implemented:
class Person(object): def __init__(self, firstname, lastname): self.first = firstname self.last = lastname def __cmp__(self, other): return cmp((self.last, self.first), (other.last, other.first)) def __repr__(self): return "%s %s" % (self.first, self.last)With total_ordering , the class would become:
from functools import total_ordering @total_ordering class Person(object): def __init__(self, firstname, lastname): self.first = firstname self.last = lastname def __eq__(self, other): return ((self.last, self.first) == (other.last, other.first)) def __ne__(self, other): return not (self == other) def __lt__(self, other): return ((self.last, self.first) (other.last, other.first)) def __repr__(self): return "%s %s" % (self.first, self.last)If total_ordering cannot be used, or if efficiency is important, all methods can be given explicitly:
class Person(object): def __init__(self, firstname, lastname): self.first = firstname self.last = lastname def __eq__(self, other): return ((self.last, self.first) == (other.last, other.first)) def __ne__(self, other): return ((self.last, self.first) != (other.last, other.first)) def __lt__(self, other): return ((self.last, self.first) (other.last, other.first)) def __le__(self, other): return ((self.last, self.first) (other.last, other.first)) def __gt__(self, other): return ((self.last, self.first) > (other.last, other.first)) def __ge__(self, other): return ((self.last, self.first) >= (other.last, other.first)) def __repr__(self): return "%s %s" % (self.first, self.last)The cmp Function¶
As part of the move away from cmp-style comparisons, the cmp() function was removed in Python 3.
If it is necessary (usually to conform to an external API), you can provide it with this code:
def cmp(x, y): """ Replacement for built-in function cmp that was removed in Python 3 Compare the two objects x and y and return an integer according to the outcome. The return value is negative if x < y, zero if x == y and strictly positive if x > y. """ return (x > y) - (x y)The expression used is not straightforward, so if you need the functionality, we recommend adding the full, documented function to your project’s utility library.
The cmp Argument¶
In Python 2, .sort() or sorted() functions have a cmp parameter, which determines the sort order. The argument for cmp is a function that, like all cmp-style functions, returns a negative, zero, or positive result depending on the order of its two arguments.
For example, given a list of instances of a Person class (defined above):
>>> actors = [Person('Eric', 'Idle'), . Person('John', 'Cleese'), . Person('Michael', 'Palin'), . Person('Terry', 'Gilliam'), . Person('Terry', 'Jones')] .one way to sort it by last name in Python 2 would be:
>>> def cmp_last_name(a, b): . """ Compare names by last name""" . return cmp(a.last, b.last) . >>> sorted(actors, cmp=cmp_last_name) ['John Cleese', 'Terry Gilliam', 'Eric Idle', 'Terry Jones', 'Michael Palin']This function is called many times – O(n log n) – during the comparison.
As an alternative to cmp, sorting functions can take a keyword-only key parameter, a function that returns the key under which to sort:
>>> def keyfunction(item): . """Key for comparison by last name""" . return item.last . >>> sorted(actors, key=keyfunction) ['John Cleese', 'Terry Gilliam', 'Eric Idle', 'Terry Jones', 'Michael Palin']The advantage of this approach is that this function is called only once for each item. When simple types such as tuples, strings, and numbers are used for keys, the many comparisons are then handled by optimized C code. Also, in most cases key functions are more readable than cmp: usually, people think of sorting by some aspect of an object (such as last name), rather than by comparing individual objects. The main disadvantage is that the old cmp style is commonly used in C-language APIs, so external libraries are likely to provide similar functions.
In Python 3, the cmp parameter was removed, and only key (or no argument at all) can be used.
There is no fixer for this change. However, discovering it is straightforward: the calling sort with the cmp argument raises TypeError in Python 3. Each cmp function must be replaced by a key function. There are two ways to do this:
- If the function did a common operation on both arguments, and then compared the results, replace it by just the common operation. In other words, cmp(f(a), f(b)) should be replaced with f(item)
- If the above does not apply, wrap the cmp-style function with functools.cmp_to_key() . See its documentation for details. The cmp_to_key function is not available in Python 2.6, so if you need to support that version, you’ll need copy it from Python sources
© Copyright 2016, portingguide contributors Revision 6624d193 .
Versions latest Downloads pdf html epub On Read the Docs Project Home Builds Free document hosting provided by Read the Docs.