Python复杂排序闯5关，你能闯到第几关？

　　前言
　　python 中对集合执行排序是非常简单。
　　那希望按文本长度排序，把长的文本排到后面，如何做到？
　　元素是复杂的结构，比如字典。如何按分数降序排序？
　　需要同时对多个字段排序呢？
　　对多个字段，应用不同的升降序排序呢？
　　最后，怎么定义出类似 pandas 的排序函数？
　　今天我将带大家闯过这些关卡，当然也会讲解其中的关键技巧。 超级干货，一键三连再观看~
　　视频版本在这里第一关，普通元素排序。
　　这里主要为了简单了解 sorted 函数的使用。
　　* 第一个参数指定排序的集合
　　* 参数 reverse 可以指定是否降序 第二关，把文本较长的放在后面
　　* 通过参数 key ，可以指定排序规则。
　　* 这里指定函数 len ，就可以做到按文本长度排序。
　　为了帮助大家理解它的过程，我把数据变成表格。
　　* 行3：设置 sorted 函数的参数 key，相当于为表格添加辅助列，计算出名字的长度值。
　　* 行4：对 key 列排序
　　最后取出名字列
　　后面，我们会看到使用自定义函数指定更复杂的规则 第三关，复杂结构排序
　　当 python 无法确定元素的排序规则时，就需要设置参数 key。
　　* 这个例子中，需要从每个字典中取出分数，
　　* 设置参数 key 为一个简单的 lambda 表达式。
　　* 表达式中的 x ，就是列表中的每个字典。
　　* 设置参数 reverse 指定为降序 第四关，多列排序
　　这里需要同时对分数和年龄进行降序排序。
　　* 同样，需要设置参数 key ，但 lambda 表达式中到底要返回什么呢？
　　此时，我们可以利用元组的特性，每个元组比较的时候，都会从左到右顺序比较。
　　* 可以看到结果中的这两行，同样的分数，年龄高的被排到前面 第五关，多列，不同升降序
　　这一关最难了。
　　这里与前一关唯一不同的是，当分数相同时，需要把年龄小的排到前面。但是我们无法使用上一关的代码做到。这是因为  元组的比较规则是固定  的。
　　要解决这个问题，我们需要简单了解 python 稳定排序的意思。
　　首先，只对分数进行排序。
　　* 现在只看这两行记录。可以看到，不管是升序还是降序排序，排序规则中的值，如果无法分出高低时，那么 python 会确保这两笔记录，仍然保持原来的前后顺序。
　　这就是稳定排序的意义所在。
　　利用稳定排序的特性，我们可以把规则反方向执行。
　　* 首先，只对年龄执行升序排序。
　　* 注意分数相同的2笔记录，他们现在的前后次序是符合要求的。
　　* 行13：对结果再次按分数降序排序。
　　* 由于  排序稳定性  ，  年龄小的记录不会因为这次排序，改变它的位置  。
　　因此，当需要多列应用不同的升降序规则时，要反方向划分多个步骤执行
　　这也太麻烦了。熟悉 pandas 的小伙伴，一定会选择利用表格排序做到要求。可以看到通过一个参数 ascending ，指定多个不同升降序。多方便呀
　　其实，我们也可以用自定义函数做到。
　　使用的时候很简单：
　　这里的参数 key 之所以要求使用 item getter 函数，是为了可以兼容其他对象的排序。以后有机会再展开讲解这方面的应用吧。
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