Python3 中的排序，在 Sorting HOW TO 中已经讲得很清楚了。来个实际的例子，对下面的这个 list 依据创建时间排序：
pages = [
{‘title‘: ‘十年学会程序设计‘, ‘time‘: ‘2012-02-14‘, ‘name‘: ‘21-days‘},
{‘title‘: ‘ANE Toolkit‘, ‘time‘: ‘2012-06-07‘, ‘name‘: ‘anetoolkit‘},
{‘title‘: ‘cocos2d-x-filters‘, ‘time‘: ‘2015-05-06‘, ‘name‘: ‘cocos2d-x-filters‘},
{‘title‘: ‘我的Firefox插件‘, ‘time‘: ‘2006-05-23‘, ‘name‘: ‘firefox-addons‘},
{‘title‘: ‘Flash＆Flex大全‘, ‘time‘: ‘2005-11-02‘, ‘name‘: ‘flashassistant‘},
{‘title‘: ‘提问的智慧‘, ‘time‘: ‘2005-10-08‘, ‘name‘: ‘howtoask‘},
{‘title‘: ‘Linux软件‘, ‘time‘: ‘2009-04-30‘, ‘name‘: ‘linux-software‘},
{‘title‘: ‘Platform ANEs‘, ‘time‘: ‘2013-08-22‘, ‘name‘: ‘platform-anes‘},
{‘title‘: ‘阅读‘, ‘time‘: ‘2015-03-03‘, ‘name‘: ‘read‘},
{‘title‘: ‘Sprite Sheet Editor‘, ‘time‘: ‘2011-08-18‘, ‘name‘: ‘sprite_sheet_editor‘},
{‘title‘: ‘SpriteSheetPacker‘, ‘time‘: ‘2011-04-19‘, ‘name‘: ‘spritesheetpacker‘},
{‘title‘: ‘WordPress大全‘, ‘time‘: ‘2006-03-07‘, ‘name‘: ‘wordpressfavorite‘},
{‘title‘: ‘WPCMD‘, ‘time‘: ‘2015-06-12‘, ‘name‘: ‘wpcmd‘}
]
首先，排序需要一个可以比较的对象，我使用键名为 index 中的对象：
from datetime import date
for item in pages:
t = item[‘time‘].split(‘-‘)
item[‘index‘] = date(int(t[0]), int(t[1]), int(t[2]))
date 的实例是可比较的（它实现了 __lt__ 那一套方法）， date(2012,2,14) < data(2005, 11, 2) == False 。
然后，对 pages 调用 sort 方法：
pages.sort(key=lambda item : item[‘index‘])
在这里，我需要为 key 传递一个函数，这个函数能返回需要比较的值。
当然，也可以使用 operator 提供的 itemgetter 方法来获取这个待比较的值。
from operator import itemgetter
names.sort(key=itemgetter(‘index‘))
除了 itemgetter 之外， operator 模块还提供了 attrgetter 和 methodcaller 。
张贺 对上面提到的 Sorting Mini-HOW TO 做了一些必要的中文评注，该文和 Sorting HOW TO 基本相同。
通过某个关键字排序一个字典列表
通过使用operator模块的itemgetter函数，可以非常容易的排序这样的数据结构。 假设你从数据库中检索出来网站会员信息列表，并且以下列的数据结构返回：
rows = [
{‘fname‘: ‘Brian‘, ‘lname‘: ‘Jones‘, ‘uid‘: 1003},
{‘fname‘: ‘David‘, ‘lname‘: ‘Beazley‘, ‘uid‘: 1002},
{‘fname‘: ‘John‘, ‘lname‘: ‘Cleese‘, ‘uid‘: 1001},
{‘fname‘: ‘Big‘, ‘lname‘: ‘Jones‘, ‘uid‘: 1004}
]
根据任意的字典字段来排序输入结果行是很容易实现的，代码示例：
from operator import itemgetter
rows_by_fname = sorted(rows, key=itemgetter(‘fname‘))
rows_by_uid = sorted(rows, key=itemgetter(‘uid‘))
print(rows_by_fname)
print(rows_by_uid)
代码的输出如下：
[{‘fname‘: ‘Big‘, ‘uid‘: 1004, ‘lname‘: ‘Jones‘},
{‘fname‘: ‘Brian‘, ‘uid‘: 1003, ‘lname‘: ‘Jones‘},
{‘fname‘: ‘David‘, ‘uid‘: 1002, ‘lname‘: ‘Beazley‘},
{‘fname‘: ‘John‘, ‘uid‘: 1001, ‘lname‘: ‘Cleese‘}]
[{‘fname‘: ‘John‘, ‘uid‘: 1001, ‘lname‘: ‘Cleese‘},
{‘fname‘: ‘David‘, ‘uid‘: 1002, ‘lname‘: ‘Beazley‘},
{‘fname‘: ‘Brian‘, ‘uid‘: 1003, ‘lname‘: ‘Jones‘},
{‘fname‘: ‘Big‘, ‘uid‘: 1004, ‘lname‘: ‘Jones‘}]
itemgetter()函数也支持多个keys，比如下面的代码
rows_by_lfname = sorted(rows, key=itemgetter(‘lname‘,‘fname‘))
print(rows_by_lfname)
会产生如下的输出：
[{‘fname‘: ‘David‘, ‘uid‘: 1002, ‘lname‘: ‘Beazley‘},
{‘fname‘: ‘John‘, ‘uid‘: 1001, ‘lname‘: ‘Cleese‘},
{‘fname‘: ‘Big‘, ‘uid‘: 1004, ‘lname‘: ‘Jones‘},
{‘fname‘: ‘Brian‘, ‘uid‘: 1003, ‘lname‘: ‘Jones‘}]
讨论
在上面例子中，rows 被传递给接受一个关键字参数的 sorted() 内置函数。 这个参数是 callable 类型，并且从 rows 中接受一个单一元素，然后返回被用来排序的值。 itemgetter() 函数就是负责创建这个 callable 对象的。
operator.itemgetter() 函数有一个被rows中的记录用来查找值的索引参数。可以是一个字典键名称， 一个整形值或者任何能够传入一个对象的 __getitem__() 方法的值。 如果你传入多个索引参数给 itemgetter() ，它生成的 callable 对象会返回一个包含所有元素值的元组， 并且sorted()函数会根据这个元组中元素顺序去排序。 但你想要同时在几个字段上面进行排序(比如通过姓和名来排序，也就是例子中的那样)的时候这种方法是很有用的。
itemgetter() 有时候也可以用lambda表达式代替，比如：
rows_by_fname = sorted(rows, key=lambda r: r[‘fname‘])
rows_by_lfname = sorted(rows, key=lambda r: (r[‘lname‘],r[‘fname‘]))
这种方案也不错。但是，使用itemgetter()方式会运行的稍微快点。因此，如果你对性能要求比较高的话就使用itemgetter()方式。
最后，不要忘了这节中展示的技术也同样适用于min()和max()等函数。比如：
>>> min(rows, key=itemgetter(‘uid‘))
{‘fname‘: ‘John‘, ‘lname‘: ‘Cleese‘, ‘uid‘: 1001}
>>> max(rows, key=itemgetter(‘uid‘))
{‘fname‘: ‘Big‘, ‘lname‘: ‘Jones‘, ‘uid‘: 1004}
>>>
排序不支持原生比较的对象
内置的 sorted() 函数有一个关键字参数 key ，可以传入一个 callable 对象给它， 这个 callable 对象对每个传入的对象返回一个值，这个值会被 sorted 用来排序这些对象。 比如，如果你在应用程序里面有一个User实例序列，并且你希望通过他们的user_id属性进行排序， 你可以提供一个以User实例作为输入并输出对应user_id值的 callable 对象。比如：
class User:
def __init__(self, user_id):
self.user_id = user_id
def __repr__(self):
return ‘User({})‘.format(self.user_id)
def sort_notcompare():
users = [User(23), User(3), User(99)]
print(users)
print(sorted(users, key=lambda u: u.user_id))
另外一种方式是使用 operator.attrgetter() 来代替lambda函数：
>>> from operator import attrgetter
>>> sorted(users, key=attrgetter(‘user_id‘))
[User(3), User(23), User(99)]
>>>
讨论
选择使用lambda函数或者是 attrgetter() 可能取决于个人喜好。 但是，attrgetter() 函数通常会运行的快点，并且还能同时允许多个字段进行比较。 这个跟 operator.itemgetter() 函数作用于字典类型很类似(参考1.13小节)。 例如，如果User实例还有一个first_name和last_name属性，那么可以向下面这样排序：
by_name = sorted(users, key=attrgetter(‘last_name‘, ‘first_name‘))
同样需要注意的是，这一小节用到的技术同样适用于像 min() 和 max() 之类的函数。比如：
>>> min(users, key=attrgetter(‘user_id‘)
User(3)
>>> max(users, key=attrgetter(‘user_id‘)
User(99)
>>>