sort和sorted的参数
sort和sorted都有三个关键字参数：cmp、key和reverse。L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list
首选使用key和reverse，因为它们比等效的cmp工作much faster。
key应该是一个函数，它接受一个项并返回一个要比较和排序的值。reverse允许反转排序顺序。
使用key参数
您可以使用operator.itemgetter作为一个关键参数来按元组中的第二个、第三个等项排序。
示例>>> from operator import itemgetter
>>> a = range(5)
>>> b = a[::-1]
>>> c = map(lambda x: chr(((x+3)%5)+97), a)
>>> sequence = zip(a,b,c)
# sort by first item in a tuple
>>> sorted(sequence, key = itemgetter(0))
[(0, 4, 'd'), (1, 3, 'e'), (2, 2, 'a'), (3, 1, 'b'), (4, 0, 'c')]
# sort by second item in a tuple
>>> sorted(sequence, key = itemgetter(1))
[(4, 0, 'c'), (3, 1, 'b'), (2, 2, 'a'), (1, 3, 'e'), (0, 4, 'd')]
# sort by third item in a tuple
>>> sorted(sequence, key = itemgetter(2))
[(2, 2, 'a'), (3, 1, 'b'), (4, 0, 'c'), (0, 4, 'd'), (1, 3, 'e')]
解释
序列可以包含任何对象，甚至不可比较，但是如果我们可以定义一个函数，该函数可以为每个项生成可比较的内容，那么我们可以在key参数中将该函数传递给sort或sorted。
尤其是itemgetter，创建这样一个函数，从操作数中获取给定项。其文档中的一个示例：After, f=itemgetter(2), the call f(r) returns r[2].
小型基准，key与cmp
只是出于好奇，key和cmp性能相比，越小越好：>>> from timeit import Timer
>>> Timer(stmt="sorted(xs,key=itemgetter(1))",setup="from operator import itemgetter;xs=range(100);xs=zip(xs,xs);").timeit(300000)
6.7079150676727295
>>> Timer(stmt="sorted(xs,key=lambda x:x[1])",setup="xs=range(100);xs=zip(xs,xs);").timeit(300000)
11.609490871429443
>>> Timer(stmt="sorted(xs,cmp=lambda a,b: cmp(a[1],b[1]))",setup="xs=range(100);xs=zip(xs,xs);").timeit(300000)
22.335839986801147
因此，使用key排序的速度似乎至少是使用cmp排序的速度的两倍。使用itemgetter而不是lambda x: x[1]会使排序更快。