Using those functions, the above examples become simpler and faster:

>>>

>>> from operator import itemgetter, attrgetter
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))

[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))

[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

The operator module functions allow multiple levels of sorting. For example, to sort by grade then by age:

>>>

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))

[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))

[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

Ascending and Descending

Both list.sort() and sorted() accept a reverse parameter with a boolean value. This is used to flag descending sorts. For example, to get the student data in reverse age order:

>>>

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)

[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True)

[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

Sort Stability and Complex Sorts

Sorts are guaranteed to be stable. That means that when multiple records have the same key, their original order is preserved.

>>>

>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]

>>> sorted(data, key=itemgetter(0))

[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]

---

Смотрите также файлы

• Биография, краткая информация байкаловедческого содержания 1 Михаил Михайлович Кожов.docx

• Программалау тіліндегі кірістірілген шарттарды олдану. Сабаты масаты.docx

• азастан Республикасыны Оуаарту министрлігі 7 жалпы білім беретін мектеп кмм ыса мерзімді саба жоспары Таырыбы.docx

• Анимация в презентации.docx

• Учебнику Г. С. Меркина. Н. Н. Носов. Краткие сведения о писателе. Рассказ Три охотника. Тема, система образов. Ход урока. Организационный момент.doc