sorted в питоне что значит
Функция sorted() в Python, выполняет сортировку.
Выполняет сортировку последовательности по возростанию/убыванию.
Синтаксис:
Параметры:
Возвращаемое значение:
Описание:
Функция sorted() вернет новый отсортированный [список]t-list] из итерируемых элементов. Функция имеет два необязательных аргумента, которые должны быть указаны в качестве аргументов ключевых слов.
Используйте functools.cmp_to_key() для преобразования функции, использующей cmp (старый стиль) в использующую key (новый стиль).
Встроенная функция sorted() является гарантированно стабильной. Это означает, что когда несколько элементов последовательности имеют равные значения, их первоначальный порядок сохраняется. Такое поведение полезно при сортировке в несколько проходов.
Примеры различных способов сортировки последовательностей.
Сортировка слов в предложении без учета регистра:
Сортировка сложных объектов с использованием индексов в качестве ключей key :
Тот же метод работает для объектов с именованными атрибутами.
Сортировка по убыванию:
Стабильность сортировки и сложные сортировки:
Обратите внимание, как две записи (‘blue’, 1), (‘blue’, 2) для синего цвета сохраняют свой первоначальный порядок.
Это замечательное свойство позволяет создавать сложные сортировки за несколько проходов по нескольким ключам. Например, чтобы отсортировать данные учащиеся по возрастанию успеваемости, а затем по убыванию возраста. Успеваемость будет первым ключом, возраст вторым.
Всё о сортировке в Python: исчерпывающий гайд
Авторизуйтесь
Всё о сортировке в Python: исчерпывающий гайд
Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.
Основы сортировки
Прим.перев. В Python вернуть None и не вернуть ничего — одно и то же.
Ещё одно отличие заключается в том, что метод list.sort() определён только для списков, в то время как sorted() работает со всеми итерируемыми объектами:
Прим.перев. При итерировании по словарю Python возвращает его ключи. Если вам нужны их значения или пары «ключ-значение», используйте методы dict.values() и dict.items() соответственно.
Рассмотрим основные функции сортировки Python.
Функции-ключи
С версии Python 2.4 у list.sort() и sorted() появился параметр key для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения. Вот регистронезависимое сравнение строк:
Значение key должно быть функцией, принимающей один аргумент и возвращающей ключ для сортировки. Работает быстро, потому что функция-ключ вызывается один раз для каждого элемента.
Часто можно встретить код, где сложный объект сортируется по одному из его индексов. Например:
Тот же метод работает для объектов с именованными атрибутами:
Функции модуля operator
Функции operator дают возможность использовать множественные уровни сортировки в Python. Отсортируем учеников сначала по оценке, а затем по возрасту:
Используем функцию methodcaller() для сортировки учеников по взвешенной оценке:
Сортировка по возрастанию и сортировка по убыванию в Python
Стабильность сортировки и сложные сортировки в Python
Начиная с версии Python 2.2, сортировки гарантированно стабильны: если у нескольких записей есть одинаковые ключи, их порядок останется прежним. Пример:
Обратите внимание, что две записи с ‘blue’ сохранили начальный порядок. Это свойство позволяет составлять сложные сортировки путём постепенных сортировок. Далее мы сортируем данные учеников сначала по возрасту в порядке возрастания, а затем по оценкам в убывающем порядке, чтобы получить данные, отсортированные в первую очередь по оценке и во вторую — по возрасту:
Алгоритмы сортировки Python вроде Timsort проводят множественные сортировки так эффективно, потому что может извлечь пользу из любого порядка, уже присутствующего в наборе данных.
Декорируем-сортируем-раздекорируем
Вот так можно отсортировать данные учеников по оценке:
Это работает из-за того, что кортежи сравниваются лексикографически, сравниваются первые элементы, а если они совпадают, то сравниваются вторые и так далее.
Не всегда обязательно включать индекс в декорируемый список, но у него есть преимущества:
Ещё эта идиома называется преобразованием Шварца в честь Рэндела Шварца, который популяризировал её среди Perl-программистов.
Для больших списков и версий Python ниже 2.4, «декорируем-сортируем-раздекорируем» будет оптимальным способом сортировки. Для версий 2.4+ ту же функциональность предоставляют функции-ключи.
Использование параметра cmp
Все версии Python 2.x поддерживали параметр cmp для обработки пользовательских функций сравнения. В Python 3.0 от этого параметра полностью избавились. В Python 2.x в sort() можно было передать функцию, которая использовалась бы для сравнения элементов. Она должна принимать два аргумента и возвращать отрицательное значение для случая «меньше чем», положительное — для «больше чем» и ноль, если они равны:
Можно сравнивать в обратном порядке:
При портировании кода с версии 2.x на 3.x может возникнуть ситуация, когда нужно преобразовать пользовательскую функцию для сравнения в функцию-ключ. Следующая обёртка упрощает эту задачу:
Чтобы произвести преобразование, оберните старую функцию:
В Python 2.7 функция cmp_to_key() была добавлена в модуль functools.
Поддержание порядка сортировки
Прочее
Для сортировки с учётом языка используйте locale.strxfrm() в качестве ключевой функции или locale.strcoll() в качестве функции сравнения. Параметр reverse всё ещё сохраняет стабильность сортировки. Этот эффект можно сымитировать без параметра, использовав встроенную функцию reversed() дважды:
Чтобы создать стандартный порядок сортировки для класса, просто добавьте реализацию соответствующих методов сравнения:
Функции сортировки sort и sorted
Язык Python предоставляет довольно гибкий механизм для сортировки элементов упорядоченных коллекций. И реализуется, в основном, или встроенным методом списков
для всех остальных типов коллекций. Давайте вначале посмотрим на отличие в их вызовах. Если у нас имеется какой-либо упорядоченный список:
то этот объект имеет встроенный метод sort, который меняет его состояние и расставляет элементы по возрастанию:
Получим измененный список:
А вот коллекции кортежи или строки:
не имеют такого встроенного метода и попытка их отсортировать, записав:
приведет к ошибке. Для их сортировки как раз и можно воспользоваться второй функцией sorted:
на выходе получим упорядоченный список
Обратите внимание, чтобы мы не передавали в качестве аргумента функции sorted, на выходе будем получать именно список отсортированных данных. В данном случае передаем кортеж, а получаем – список.
результатом будет упорядоченная коллекция из символов:
Причем, эта функция не меняет исходные коллекции b и c, она возвращает новый список с отсортированными данными. В то время как метод sort для списка меняет этот список. Вот на это следует также обращать внимание. То есть, если нам нужно сохранить результат сортировки в переменной, это делается так:
и res будет ссылаться на список:
Также следует иметь в виду, что сортировка данных возможна для однотипных элементов: или чисел, или строк, или кортежей, но не их комбинаций. Например, вот такой список:
отсортировать не получится:
возникнет ошибка, что строку нельзя сравнивать с числом. И то же самое с функцией sorted:
Если уберем последний элемент:
то все будет работать:
И этот пример также показывает, что список можно сортировать и с помощью метода sort и с помощью функции sorted. Разница только в том, что метод sort не создает новой коллекции, а меняет уже существующую. Функция же sorted не меняет исходную коллекцию, а создает новую с отсортированными элементами. Поэтому, для изменения коллекции a здесь следует записывать такую конструкцию:
Оба этих подхода к сортировке поддерживают необязательный параметр
который определяет порядок сортировки: по возрастанию (False) или по убыванию (True). По умолчанию стоит значение reverse=False. Если мы запишем его вот так:
то получим сортировку по убыванию:
И то же самое с методом sort:
Своя сортирующая функция
Язык Python позволяет создавать свои сортирующие функции для более точной настройки алгоритма сортировки. Давайте для начала рассмотрим такой пример. Пусть у нас имеется вот такой список:
и мы хотим, чтобы вначале стояли четные элементы, а в конце – нечетные. Для этого создадим такую вспомогательную функцию:
И укажем ее при сортировке:
Мы здесь используем именованный параметр key, который принимает ссылку на сортирующую функцию. Запускаем программу и видим следующий результат:
Разберемся, почему так произошло. Смотрите, функция funcSort возвращает вот такие значения для каждого элемента списка a:
И, далее, в sorted уже используются именно эти значения для сортировки элементов по возрастанию. То есть, сначала, по порядку берется элемент со значением 4, затем, 6 и потом 2. После этого следуют нечетные значения в порядке их следования: 1, 3, 5. В результате мы получаем список:
А теперь, давайте модифицируем нашу функцию, чтобы выполнялась сортировка и самих значений:
Здесь четные значения возвращаются такими как они есть, а к нечетным прибавляем 100. В результате получим:
Здесь элементам нашего списка ставятся в соответствие указанные числа, и по этим числам выполняется их сортировка. То есть, эти числа можно воспринимать как некие ключи, по которым и происходит сортировка элементов списка. Поэтому в Python такую сортировку называют сортировкой по ключам.
Конечно, здесь вместо определения своей функции можно также записывать анонимные функции, например:
Получим ранее рассмотренный результат:
Или, то же самое можно делать и со строками:
Отсортируем их по длине строки:
[‘Тверь’, ‘Псков’, ‘Москва’, ‘Рязань’, ‘Смоленск’]
Или по последнему символу, используя лексикографический порядок:
[‘Москва’, ‘Псков’, ‘Смоленск’, ‘Тверь’, ‘Рязань’]
Или, по первому символу:
[‘Москва’, ‘Псков’, ‘Рязань’, ‘Смоленск’, ‘Тверь’]
И так далее. Этот подход часто используют при сортировке сложных структур данных. Допустим, у нас имеется вот такой список из книг:
И нам нужно его отсортировать по возрастанию цены (последнее значение). Это можно сделать так:
На выходе получим список:
[(‘Мертвые души’, ‘Гоголь Н.В.’, 190), (‘Евгений Онегин’, ‘Пушкин А.С.’, 200), (‘Муму’, ‘Тургенев И.С.’, 250), (‘Мастер и Маргарита’, ‘Булгаков М.А.’, 500)]
Вот так можно выполнять сортировку данных в Python.
Задания для самоподготовки
1. Используя сортировку, найдите первые три наименьшие значения в списке:
Сам список должен оставаться неизменным.
2. Отсортируйте список:
так, чтобы сначала шли отрицательные числа, а затем, положительные.
3. Пусть имеется словарь:
Необходимо вывести телефонные номера по убыванию чисел, указанных в ключах, то есть, в порядке:
Видео по теме
#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер
#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm
#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id
#4. Числовые типы, арифметические операции
#5. Математические функции и работа с модулем math
#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()
#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not
#8. Введение в строки. Базовые операции над строками
#9. Знакомство с индексами и срезами строк
#10. Основные методы строк
#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки
#12. Форматирование строк: метод format и F-строки
#14. Срезы списков и сравнение списков
#15. Основные методы списков
#16. Вложенные списки, многомерные списки
#17. Условный оператор if. Конструкция if-else
#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else
#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие
#20. Оператор цикла while
#21. Операторы циклов break, continue и else
#22. Оператор цикла for. Функция range()
#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()
#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()
#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов
#27. Генераторы списков (List comprehensions)
#28. Вложенные генераторы списков
#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями
#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле
#31. Кортежи (tuple) и их методы
#32. Множества (set) и их методы
#33. Операции над множествами, сравнение множеств
#34. Генераторы множеств и генераторы словарей
#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов
#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование
#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД
#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры
#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs
#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций
#41. Рекурсивные функции
#42. Анонимные (lambda) функции
#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal
#44. Замыкания в Python
#45. Введение в декораторы функций
#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций
#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from
#48. Импорт собственных модулей
#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка
#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты
#51. Функция open. Чтение данных из файла
#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов
#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах
#54. Выражения генераторы
#55. Функция-генератор. Оператор yield
#56. Функция map. Примеры ее использования
#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов
#58. Функция zip. Примеры использования
#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted
#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу
#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных
#62. Функции all и any. Примеры их использования
#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления
#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы
#65. Модуль random стандартной библиотеки
© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта
Сортировка списков в Python
Что такое метод sort() в Python?
Этот метод берет список и сортирует его. То есть на выходе мы получаем тот же список, только отсортированный. Этот метод не возвращает никакого значения.
В этом примере у нас есть список чисел, и мы можем использовать метод sort() для сортировки списка в порядке возрастания.
Выполним наш код и получим следующий результат:
Однако если список уже отсортирован, то мы получим None.
Значением key выступает функция, которая будет вызываться для каждого элемента в списке.
От редакции Pythonist. О функциях и их аргументах у нас есть отдельная статья — «Функции и их аргументы в Python 3».
В следующем примере давайте используем функцию len() в качестве значения аргумента key. Таким образом, key=len скажет компьютеру отсортировать список имен по длине, от наименьшего к наибольшему.
Вот, что мы получим:
Аргумент reverse может иметь логическое значение: True (Истина) или False (Ложь).
В следующем примере reverse=True укажет компьютеру отсортировать список в обратном алфавитном порядке.
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
Как использовать метод sorted() в Python
Этот метод превращает итерируемый объект в отсортированный список. Итерируемыми объектами могут быть списки, строки и кортежи.
Одно из ключевых различий между sort() и sorted() заключается в том, что sorted() вернет новый список, а sort() сортирует уже имеющийся.
В следующем примере у нас есть список чисел, который нужно отсортировать в порядке возрастания.
Метод sorted() для других типов данных
Еще одно ключевое различие между sorted() и sort() заключается в том, что метод sorted() принимает любые итерируемые объекты (списки, строки, кортежи и т.д.), тогда как метод sort() работает только со списками.
Мы также можем использовать метод sorted() и для кортежей.
В этом примере у нас есть набор кортежей, которые представляют имя, возраст и музыкальный инструмент учащихся какой-то группы.
Мы можем использовать метод sorted() для сортировки этих данных по возрасту учащегося. Аргумент key будет иметь значение лямбда-функции, которая сообщает компьютеру о сортировке по возрасту в порядке возрастания.
Итак, напишем следующую лямбду-функцию, которая будет говорить нашей программе, что отсортировать мы хотим именно по возрасту:
Таким образом, мы получаем следующий код:
Мы можем изменить этот пример. Давайте отсортируем кортежи по названиям музыкальных инструментов. Более того, давайте используем reverse=True для сортировки инструментов в обратном алфавитном порядке.
Заключение
Метод sort() работает только со списками и сортирует уже имеющийся список. Данный метод ничего не возвращает.
А метод sorted() работает с любыми итерируемыми объектами и возвращает новый отсортированный список. В качестве итерируемых объектов могут выступать списки, строки, кортежи и другие.
Значением аргумента key может быть функция. Она будет вызываться для каждого элемента в списке. По этой функции, собственно, и будет проводиться сортировка.
Надеемся, эта статья была для вас полезна. Успехов в написании кода!
list sort() в Python
Автор: Кольцов Д · Опубликовано 26.11.2020 · Обновлено 26.11.2020
Метод sort() сортирует элементы данного списка в определенном порядке возрастания или убывания.
В качестве альтернативы вы также можете использовать встроенную функцию sorted() для той же цели.
Примечание: Самое простое различие между sort() и sorted(): sort() изменяет список напрямую и не возвращает никакого значения, а sorted() не изменяет список и возвращает отсортированный список.
Параметры
По умолчанию команда не требует дополнительных параметров. Однако у него есть два необязательных параметра:
Возвращаемое значение
Метод в Python не возвращает никакого значения. Скорее, он меняет исходный список.
Если вы хотите, чтобы функция возвращала отсортированный список, а не изменяла исходный список, используйте sorted().
Пример 1: Сортировка заданного списка
Сортировать по убыванию
Функция принимает обратный параметр в качестве необязательного аргумента.
Установка reverse = True сортирует список в порядке убывания.
В качестве альтернативы для sorted() вы можете использовать следующий код.
Пример 2: Отсортировать список в порядке убывания
Сортировать с помощью настраиваемой функции с помощью клавиши
Если вам нужна собственная реализация для сортировки, метод sort() также принимает ключевую функцию в качестве необязательного параметра.
По результатам ключевой функции вы можете отсортировать данный список.
В качестве альтернативы для сортировки:
Здесь len ‒ это встроенная функция Python для подсчета длины элемента.
Список сортируется по длине каждого элемента от наименьшего количества к наибольшему.
Мы знаем, что кортеж по умолчанию сортируется по первому параметру. Давайте посмотрим, как настроить метод для сортировки с использованием второго элемента.
Пример 3: Отсортировать список с помощью ключа
Возьмем другой пример. Предположим, у нас есть список информации о сотрудниках офиса, каждый элемент которого представляет собой словарь.
Мы можем отсортировать список следующим образом:
Здесь для первого случая наша настраиваемая функция возвращает имя каждого сотрудника. Поскольку имя представляет собой строку, Python по умолчанию сортирует его в алфавитном порядке.
Во втором случае возвращается возраст (int), который сортируется в порядке возрастания.
В третьем случае функция возвращает зарплату (int) и сортируется в порядке убывания с помощью reverse = True.
Рекомендуется использовать лямбда-функцию, когда функция может быть представлена в одной строке. Итак, мы также можем написать указанную выше программу как: