Python怎么按降序或升序排序

# Python怎么按降序或升序排序

排序是数据处理中最基础且重要的操作之一。Python提供了多种灵活的方式来实现升序和降序排序，本文将全面介绍这些方法及其应用场景。

## 目录
1. [内置排序函数sorted()](#内置排序函数sorted)
2. [列表的sort()方法](#列表的sort方法)  
3. [自定义排序规则](#自定义排序规则)
4. [复杂数据结构排序](#复杂数据结构排序)
5. [性能比较与选择建议](#性能比较与选择建议)
6. [实战应用案例](#实战应用案例)

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## 内置排序函数sorted()

`sorted()`是Python的内置函数，可以对任何可迭代对象进行排序，**返回一个新的列表**。

### 基本语法
```python
sorted(iterable, key=None, reverse=False)

升序排序示例

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
sorted_numbers = sorted(numbers)  # 默认升序
print(sorted_numbers)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

降序排序示例

sorted_numbers_desc = sorted(numbers, reverse=True)
print(sorted_numbers_desc)  # 输出: [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

特点

• 不改变原数据
• 支持任何可迭代对象（列表、元组、字符串等）
• 时间复杂度O(n log n)

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列表的sort()方法

list.sort()是列表对象的方法，直接修改原列表，返回None。

基本语法

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

升序排序示例

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
numbers.sort()  # 原地排序
print(numbers)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

降序排序示例

numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)  # 输出: [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

与sorted()的区别

特性	sorted()	list.sort()
返回值	新列表	None
原始数据	不改变	直接修改
适用对象	任意可迭代	仅列表

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自定义排序规则

通过key参数可以实现复杂的排序逻辑。

按字符串长度排序

fruits = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_fruits = sorted(fruits, key=len)
print(sorted_fruits)  # 输出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']

按字典值排序

students = [
    {"name": "Alice", "score": 90},
    {"name": "Bob", "score": 85},
    {"name": "Charlie", "score": 95}
]

# 按分数降序
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x["score"], reverse=True)
print(sorted_students)
# 输出: [{'name': 'Charlie', 'score': 95}, {'name': 'Alice', 'score': 90}, ...]

多条件排序

# 先按分数降序，同分按名字升序
sorted_students = sorted(students, 
                         key=lambda x: (-x["score"], x["name"]))

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复杂数据结构排序

对元组列表排序

tuples = [(1, 'b'), (2, 'a'), (1, 'a')]
sorted_tuples = sorted(tuples)  # 默认按元组元素顺序比较
print(sorted_tuples)  # 输出: [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a')]

对类对象排序

class Student:
    def __init__(self, name, grade):
        self.name = name
        self.grade = grade
    
    def __repr__(self):
        return f"{self.name}: {self.grade}"

students = [
    Student("Alice", 85),
    Student("Bob", 90),
    Student("Charlie", 80)
]

# 按grade属性排序
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x.grade)

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性能比较与选择建议

性能对比

• sorted()需要额外内存存储新列表
• list.sort()原地操作更节省内存

选择指南

场景	推荐方法
需要保留原始数据	sorted()
列表需要就地修改	list.sort()
排序非列表可迭代对象	sorted()
需要复杂排序规则	使用key参数

时间复杂度

• 两者都使用Timsort算法
• 平均和最坏情况都是O(n log n)

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实战应用案例

案例1：电商商品排序

products = [
    {"name": "Phone", "price": 599, "rating": 4.5},
    {"name": "Laptop", "price": 1299, "rating": 4.2},
    {"name": "Tablet", "price": 299, "rating": 3.9}
]

# 按价格升序
by_price = sorted(products, key=lambda x: x["price"])

# 按评分降序
by_rating = sorted(products, key=lambda x: x["rating"], reverse=True)

案例2：日志时间排序

import datetime

logs = [
    "2023-01-15 08:30:45 - User logged in",
    "2023-01-15 08:15:22 - System error",
    "2023-01-14 23:59:59 - Backup completed"
]

# 提取时间戳排序
def get_timestamp(log):
    return datetime.datetime.strptime(log[:19], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

sorted_logs = sorted(logs, key=get_timestamp)

案例3：多语言字符串排序

import locale

words = ["苹果", "banana", "orange", "西瓜"]
locale.setlocale(locale.LC_COLLATE, "zh_CN.UTF-8")  # 设置中文排序规则

sorted_words = sorted(words, key=locale.strxfrm)
print(sorted_words)  # 中文优先的正确排序

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总结

Python提供了强大的排序工具： 1. 简单排序使用sorted()或list.sort() 2. 降序排序设置reverse=True 3. 复杂逻辑通过key参数实现 4. 性能敏感场景考虑内存使用

掌握这些技巧可以高效处理各种排序需求，是每个Python开发者必备的基本功。 “`

注：实际字数为约1500字。要扩展到2800字，可以： 1. 增加更多实战案例（如大数据集排序、外部文件排序等） 2. 添加性能测试代码和结果图表 3. 深入讲解Timsort算法原理 4. 扩展多语言排序的详细说明 5. 添加常见错误和调试技巧章节 需要补充哪部分内容可以告诉我。