Сортировка справки: сначала этим, и затем этим

Пользовательские функции сравнения для сортировки, как предлагается в существующих ответах, действительно упрощают сортировку в сочетании по возрастанию и убыванию, но у них есть серьезные проблемы с производительностью и были удалены в Python 3, оставив только предпочтительный подход к настройке - пользовательские функции извлечения ключей ... намного быстрее, хотя и более деликатны для относительно редкого варианта использования смешанных сортировок по возрастанию / убыванию .

В Python 2. * , который поддерживает любой вид настройки (не , оба в одном вызове sort или sorted ] :-), пользовательская функция сравнения может быть передана как cmp = именованный аргумент; или пользовательская функция извлечения ключа может быть передана как именованный аргумент key = . В Python 3. * доступен только последний вариант.

Определенно стоит разобраться в методе извлечения ключей, даже если вы думаете, что только что решили свою проблему с помощью подхода пользовательского сравнения. : не только для производительности, но и для обеспечения перспективности (Python 3) и для универсальности (подход key = также применяется к min , max , ] itertools.groupby ... гораздо более общий, чем подход cmp = !).

Извлечение ключей очень просто, когда все ключевые подполя должны быть отсортированы одинаково (все по возрастанию или по убыванию) - вы просто извлекаете их; все еще довольно просто, если подполя, которые идут «в другую сторону», являются числами (вы просто меняете их знак при извлечении); три для функции извлечения ключей и, конечно же, один для вызова sort или sorted - всего восемь против 4 + 1 == 5 в подходе пользовательского сравнения в наиболее компактная форма (то есть тот, который использует либо cmp со сменой знака, либо cmp с замененными аргументами). Три утверждения - не большая плата за преимущества извлечения ключей! -)

Производительность явно не является большой проблемой с таким коротким списком, но даже с гораздо более длинным (в 10 раз) списком ...:

# my_list as in the Q, my_cmp as per top A, getkey as here

def bycmp():
  return sorted(my_list*10, cmp=my_cmp)

def bykey():
  return sorted(my_list*10, key=getkey)

...

$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bykey()'
1000 loops, best of 3: 548 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bycmp()'
1000 loops, best of 3: 995 usec per loop

То есть, подход key = уже показывает почти двукратный прирост производительности (сортировка списка вдвое быстрее) при работе со списком из 50 пунктов, что стоит скромной цены "8. линий, а не 5 ", особенно со всеми другими преимуществами, которые я уже упоминал!

и, конечно же, один для вызова sort или sorted - всего восемь против 4 + 1 == 5 в подходе пользовательского сравнения в наиболее компактной форме (т.е. используя либо cmp со сменой знака, либо cmp с замененными аргументами). Три утверждения - не большая плата за преимущества извлечения ключей! -)

Производительность явно не является большой проблемой с таким коротким списком, но даже с гораздо более длинным (в 10 раз) списком ...:

# my_list as in the Q, my_cmp as per top A, getkey as here

def bycmp():
  return sorted(my_list*10, cmp=my_cmp)

def bykey():
  return sorted(my_list*10, key=getkey)

...

$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bykey()'
1000 loops, best of 3: 548 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bycmp()'
1000 loops, best of 3: 995 usec per loop

То есть, подход key = уже показывает почти двукратный прирост производительности (сортировка списка вдвое быстрее) при работе со списком из 50 пунктов, что стоит скромной цены "8. линий, а не 5 ", особенно со всеми другими преимуществами, которые я уже упоминал!

и, конечно же, один для вызова sort или sorted - всего восемь против 4 + 1 == 5 в подходе пользовательского сравнения в наиболее компактной форме (т.е. используя либо cmp со сменой знака, либо cmp с замененными аргументами). Три утверждения - не большая плата за преимущества извлечения ключей! -)

Производительность явно не является большой проблемой с таким коротким списком, но даже с более длинным (в 10 раз) списком ...:

# my_list as in the Q, my_cmp as per top A, getkey as here

def bycmp():
  return sorted(my_list*10, cmp=my_cmp)

def bykey():
  return sorted(my_list*10, key=getkey)

...

$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bykey()'
1000 loops, best of 3: 548 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bycmp()'
1000 loops, best of 3: 995 usec per loop

То есть, подход key = уже показывает почти двукратный прирост производительности (сортировка списка вдвое быстрее) при работе со списком из 50 пунктов, что стоит скромной цены "8. линий, а не 5 ", особенно со всеми другими преимуществами, которые я уже упоминал!

тот, который использует либо cmp со сменой знака, либо cmp с замененными аргументами). Три утверждения - не большая плата за преимущества извлечения ключей! -)

Производительность явно не является большой проблемой с таким коротким списком, но даже с более длинным (в 10 раз) списком ...:

# my_list as in the Q, my_cmp as per top A, getkey as here

def bycmp():
  return sorted(my_list*10, cmp=my_cmp)

def bykey():
  return sorted(my_list*10, key=getkey)

...

$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bykey()'
1000 loops, best of 3: 548 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bycmp()'
1000 loops, best of 3: 995 usec per loop

То есть, подход key = уже показывает почти двукратный прирост производительности (сортировка списка вдвое быстрее) при работе со списком из 50 пунктов, что стоит скромной цены "8. линий, а не 5 ", особенно со всеми другими преимуществами, которые я уже упоминал!

тот, который использует либо cmp со сменой знака, либо cmp с замененными аргументами). Три утверждения - не большая плата за преимущества извлечения ключей! -)

Производительность явно не является большой проблемой с таким коротким списком, но даже с более длинным (в 10 раз) списком ...:

# my_list as in the Q, my_cmp as per top A, getkey as here

def bycmp():
  return sorted(my_list*10, cmp=my_cmp)

def bykey():
  return sorted(my_list*10, key=getkey)

...

$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bykey()'
1000 loops, best of 3: 548 usec per loop
$ python -mtimeit -s'import so' 'so.bycmp()'
1000 loops, best of 3: 995 usec per loop

То есть, подход key = уже показывает почти двукратный прирост производительности (сортировка списка вдвое быстрее) при работе со списком из 50 пунктов, что стоит скромной цены "8. линий, а не 5 ", особенно со всеми другими преимуществами, которые я уже упоминал!