Python sorted函数：按键和值排序字典的完全指南

为什么需要排序字典？

虽然Python 3.7+的字典会保留插入顺序，但有时我们需要按特定顺序处理字典项：

• 按字母顺序显示字典键
• 按数值大小对值进行排序
• 处理数据时按特定顺序访问元素
• 生成报告或输出时需要有序数据

sorted函数基础

Python的sorted()函数可以对任何可迭代对象进行排序，返回一个新的排序列表：

# 基本用法
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

按键排序字典

对字典按键排序是最常见的需求：

# 创建一个示例字典
student_scores = {
    'Alice': 92,
    'Bob': 87,
    'Charlie': 95,
    'David': 78,
    'Eva': 88
}

# 按键排序（默认升序）
sorted_by_key = sorted(student_scores.items())
print(sorted_by_key)
# 输出: [('Alice', 92), ('Bob', 87), ('Charlie', 95), ('David', 78), ('Eva', 88)]

# 按键排序（降序）
sorted_by_key_desc = sorted(student_scores.items(), reverse=True)
print(sorted_by_key_desc)
# 输出: [('Eva', 88), ('David', 78), ('Charlie', 95), ('Bob', 87), ('Alice', 92)]

按值排序字典

按值排序需要使用key参数指定排序依据：

# 按值排序（升序）
sorted_by_value = sorted(student_scores.items(), key=lambda item: item[1])
print(sorted_by_value)
# 输出: [('David', 78), ('Bob', 87), ('Eva', 88), ('Alice', 92), ('Charlie', 95)]

# 按值排序（降序）
sorted_by_value_desc = sorted(student_scores.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
print(sorted_by_value_desc)
# 输出: [('Charlie', 95), ('Alice', 92), ('Eva', 88), ('Bob', 87), ('David', 78)]

使用operator模块

对于更复杂的场景，可以使用operator模块提高效率和可读性：

from operator import itemgetter

# 使用itemgetter按键排序
sorted_by_key = sorted(student_scores.items(), key=itemgetter(0))

# 使用itemgetter按值排序
sorted_by_value = sorted(student_scores.items(), key=itemgetter(1))

多条件排序

sorted函数支持多级排序：

# 先按值降序排序，值相同再按键升序排序
students = {
    'Alice': 92,
    'Bob': 87,
    'Charlie': 92,  # 与Alice分数相同
    'David': 78,
    'Eva': 88
}

sorted_students = sorted(
    students.items(), 
    key=lambda item: (-item[1], item[0])
)

print(sorted_students)
# 输出: [('Alice', 92), ('Charlie', 92), ('Eva', 88), ('Bob', 87), ('David', 78)]

排序复杂对象

当字典的值是复杂对象时，也可以轻松排序：

# 复杂对象排序示例
class Student:
    def __init__(self, name, score, age):
        self.name = name
        self.score = score
        self.age = age
        
    def __repr__(self):
        return f"{self.name}({self.score}, {self.age})"

students = {
    's1': Student('Alice', 92, 20),
    's2': Student('Bob', 87, 22),
    's3': Student('Charlie', 95, 19),
    's4': Student('David', 78, 21),
    's5': Student('Eva', 88, 20)
}

# 按分数降序排序
sorted_by_score = sorted(students.items(), key=lambda item: item[1].score, reverse=True)

# 按年龄升序，同年龄按分数降序
sorted_by_age_score = sorted(
    students.items(), 
    key=lambda item: (item[1].age, -item[1].score)
)

排序结果转换为字典

Python 3.7+中，字典保持插入顺序，因此可以将排序结果转换为字典：

# 将排序结果转换为有序字典
sorted_dict = dict(sorted(student_scores.items(), key=lambda item: item[1]))
print(sorted_dict)
# 输出: {'David': 78, 'Bob': 87, 'Eva': 88, 'Alice': 92, 'Charlie': 95}

性能考虑

使用sorted函数时需要注意性能：

• 时间复杂度为O(n log n)
• 对于大型数据集，考虑使用key函数的效率
• itemgetter通常比lambda函数稍快
• 如果只需要前N个结果，考虑使用heapq模块

总结