Методы sort, sorted могут принимать именованный аргумент key. Он должен быть функцией (или чем-то другим вызываемым – callable) с одним аргументом. Смысл key в том, что он вызывается ровно один раз для каждого из элементов списка (итератора и т.п.), которой мы сортируем, и указывает порядок сортировки: элементы выстраиваются ровно в том порядке, в каком бы выстроился сортированный список результатом вызова key на всех элементах:
- Применить
keyко всем элементам - Отсортировать результаты
keyпо порядку, используя обычное сравнение «больше-меньше» для (чисел, строк и т.п.) - Выстроить исходные данные согласно этому порядку.
key нужен, чтобы либо сортировать данные по нестандартному признаку или нескольким признакам сразу.
С числами все понятно: 10 > 6, 5 < 7. Строки сортируются лексикографически (как статьи в словаре: А < АА < ААА < ААБ < ААВ < АБ < Б < … < ЯЯЯ). А вот сортировка по длине строки потребует использовать key , потому что признак уже нестандартный:
>>> sorted(['Wolf', 'Sparrow', 'Cat'], key=len)
['Cat', 'Wolf', 'Sparrow']
>>> len('Cat')
3
>>> len('Wolf')
4
>>> len('Sparrow')
7
Или другой пример. У нас есть список координат точек [(x, y), ...]. Хотим расположить их по расстоянию от начала координат (0, 0):
pts = [(10, 20), (-100, 150), (0, 0), (40, -30)] print(sorted(pts, key=lambda p: p[0] ** 2 + p[1] ** 2)) # [(-100, 150), (40, -30), (10, 20), (0, 0)]
Но, что если у нас, скажем, список кортежей? По умолчанию (стандартно) кортежи сравниваются сначала по первому элементу, а потом, если первые равны – по второму, и так далее. Если нужно игнорировать первый элемент и сразу сравнивать по второму – это уже и есть нестандартный признак.
drinks = [
# напиток, цена
('Juice', 100),
('Beer', 200),
('Soda', 50),
('Cocktail', 400),
('Water', 20)
]
print(sorted(drinks, key=lambda drink: drink[1]))
# [('Water', 20), ('Soda', 50), ('Juice', 100), ('Beer', 200), ('Cocktail', 400)]
# без key:
print(sorted(drinks)) # отсортирует по названию напитка
# [('Beer', 200), ('Cocktail', 400), ('Juice', 100), ('Soda', 50), ('Water', 20)]
Бонус: если хотите поменять порядок сортировки на обратный, можно либо в лямбде поставить минус перед возвращаемым значениям, но лучше в sorted передать reverse=True.
print(sorted(drinks, key=lambda drink: -drink[1]))
# или лучше
print(sorted(drinks, key=lambda drink: drink[1], reverse=True))
# [('Cocktail', 400), ('Beer', 200), ('Juice', 100), ('Soda', 50), ('Water', 20)]
Сортировка по нескольким признакам сразу
Задача на примере тех же напитков. Отсортировать сначала по числу букв в названии, а если название одинаковой длины, то отсортировать по цене от дорогих к дешевым:
print(sorted(drinks, key=lambda dr: (len(dr[0]), -dr[1])))
# [('Beer', 200), ('Soda', 50), ('Juice', 100), ('Water', 20), ('Cocktail', 400)]
Здесь использовано свойство сравнения кортежей. Давайте прогоним нашу лямбду по элементам и посмотрим на те ключи, которые действительно будет сравнивать sorted:
>>> list(map(lambda dr: (len(dr[0]), -dr[1]), drinks)) [(5, -100), (4, -200), (4, -50), (8, -400), (5, -20)]
Видите, первым теперь идет длина строки, а потом цена с минусом. Поэтому первыми после сортировки пойдут элементы с четверкой в ключе, а среди двух (4, -200), (4, -50) порядок сохранится, потому что -200 < -50.
Модуль operator
Вместо лямбды можно взять одну из библиотечных функций из модуля operator. Есть несколько вариантов для разных ситуаций.
Функция itemgetter(i) берет i-тый элемент кортежа или списка (или ищет по ключу i в dict):
from operator import itemgetter
print(sorted(drinks, key=itemgetter(1)))
# [('Water', 20), ('Soda', 50), ('Juice', 100), ('Beer', 200), ('Cocktail', 400)]
Для словарей:
# преобразуем список кортежей в список словарей
drinks_dict = [{'n': name, 'pr': price} for name, price in drinks]
print(drinks)
# вывод: [{'n': 'Juice', 'pr': 100}, {'n': 'Beer', 'pr': 200}, {'n': 'Soda', 'pr': 50}, {'n': 'Cocktail', 'pr': 400}, {'n': 'Water', 'pr': 20}]
print(sorted(drinks, key=itemgetter('pr')))
# вывод: [{'n': 'Water', 'pr': 20}, {'n': 'Soda', 'pr': 50}, {'n': 'Juice', 'pr': 100}, {'n': 'Beer', 'pr': 200}, {'n': 'Cocktail', 'pr': 400}]
Теперь представим, что у нас есть класс Drink, и нужно сортировать по атрибуту price. Это можно сделать лямбдой или функцией attrgetter, которая получает атрибут объекта по имени этого атрибута:
class Drink:
def __init__(self, name, price):
self.name = name
self.price = price
def __repr__(self):
return f'Drink("{self.name}", {self.price})'
drinks_cls = [
# напиток, цена
Drink('Juice', 100),
Drink('Beer', 200),
Drink('Soda', 50),
Drink('Cocktail', 400),
Drink('Water', 20)
]
print(sorted(drinks_cls, key=lambda drink: drink.price))
# или
from operator import attrgetter
print(sorted(drinks_cls, key=attrgetter('price')))
Еще есть methodcaller, она вызывает метод по имени и использует результат его, как ключ для сортировки.
from operator import methodcaller
sorted(items, key=methodcaller('get_reserve', category='home'))
# тоже самое что:
sorted(items, key=lambda item: item.get_reserve(category='home'))
Исследование производительности
Вариант с лямбдой немного медленнее (потому что операторы написаны на Си, а лямбду – мы пишем на Python). Проведем тесты производительности:
from random import shuffle
from timeit import timeit
from operator import itemgetter
data = [{'ident': x, 'value': 'foo'} for x in range(1000)]
shuffle(data)
def sort_itemgetter(data):
data.sort(key=itemgetter('ident'))
def sort_lambda(data):
data.sort(key=lambda it: it['ident'])
print('sort_itemgetter:', timeit('sort_itemgetter(list(data))', globals=globals(), number=10000))
print('sort_lambda:', timeit('sort_lambda(list(data))', globals=globals(), number=10000))
# sort_itemgetter: 1.6157471220000001
# sort_lambda: 1.8793544059999998
Потому что:
ig = itemgetter('ident')
la = lambda it: it['ident']
di = {'ident': 10}
print('itemgetter:', timeit('ig(di)', globals=globals(), number=1000000))
print('lambda:', timeit('la(di)', globals=globals(), number=1000000))
# itemgetter: 0.083
# lambda: 0.11
itemgetter быстрее, чем lambda, ибо он написан на Си.
Смотрите, как вам удобнее. Лично мне нравится все-таки вариант с лямбдами, потому что в нем меньше возможности ошибиться, так как нет строк, зато работает авто-дополнение от среды разработки.
min и max
Методы min и max также поддерживают key. Они вернут соответственно элемент, у которого key вернет наименьшее или наибольшее значение. На примере длины строк:
names = ['Wolf', 'Sparrow', 'Cat'] min(names, key=len) # 'Cat' max(names, key=len) # 'Sparrow'
Самая ближняя от начала координат точка и самая дальняя:
pts = [(10, 20), (-100, 150), (0, 0), (40, -30)] min(pts, key=lambda p: p[0] ** 2 + p[1] ** 2) # (0, 0) max(pts, key=lambda p: p[0] ** 2 + p[1] ** 2) # (-100, 150)
Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈