Python list内置sort()方法用来排序，也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列。
1）排序基础
简单的升序排序是非常容易的。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list，新的list的元素基于小于运算符(__lt__)来排序。
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])[1, 2, 3, 4, 5]
你也可以使用list.sort()方法来排序，此时list本身将被修改。通常此方法不如sorted()方便，但是如果你不需要保留原来的list，此方法将更有效。
>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]>>> a.sort()>>> a[1, 2, 3, 4, 5]
另一个不同就是list.sort()方法仅被定义在list中，相反地sorted()方法对所有的可迭代序列都有效。
>>> sorted({ 1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})[1, 2, 3, 4, 5] 2）key参数/函数
从python2.4开始，list.sort()和sorted()函数增加了key参数来指定一个函数，此函数将在每个元素比较前被调用。 例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写：
>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This'] key参数的值为一个函数，此函数只有一个参数且返回一个值用来进行比较。这个技术是快速的因为key指定的函数将准确地对每个元素调用。
更广泛的使用情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象的序列排序，例如：
>>> student_tuples = [ ('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10),]>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] 同样的技术对拥有命名属性的复杂对象也适用，例如：
>>> class Student:
def __init__(self, name, grade, age): self.name = name self.grade = grade self.age = age def __repr__(self): return repr((self.name, self.grade, self.age))>>> student_objects = [ Student('john', 'A', 15), Student('jane', 'B', 12), Student('dave', 'B', 10), ]>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]3）Operator 模块函数
上面的key参数的使用非常广泛，因此python提供了一些方便的函数来使得访问方法更加容易和快速。operator模块有itemgetter，attrgetter，从2.6开始还增加了methodcaller方法。使用这些方法，上面的操作将变得更加简洁和快速：
>>> from operator import itemgetter, attrgetter>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] operator模块还允许多级的排序，例如，先以grade，然后再以age来排序：
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)] 4）升序和降序
list.sort()和sorted()都接受一个参数reverse（True or False）来表示升序或降序排序。例如对上面的student降序排序如下：
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True)[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] 5）排序的稳定性和复杂排序
从python2.2开始，排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的key，则排序前后他们的先后顺序不变。
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]>>> sorted(data, key=itemgetter(0))[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)] 注意在排序后'blue'的顺序被保持了，即'blue', 1在'blue', 2的前面。
更复杂地你可以构建多个步骤来进行更复杂的排序，例如对student数据先以grade降序排列，然后再以age升序排列。>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) # sort on secondary key>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True) # now sort on primary key, descending[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] 6）最老土的排序方法-DSU
我们称其为DSU（Decorate-Sort-Undecorate）,原因为排序的过程需要下列三步：
第一：对原始的list进行装饰，使得新list的值可以用来控制排序； 第二：对装饰后的list排序； 第三：将装饰删除，将排序后的装饰list重新构建为原来类型的list；例如，使用DSU方法来对student数据根据grade排序：
>>> decorated = [(student.grade, i, student) for i, student in enumerate(student_objects)]>>> decorated.sort()>>> [student for grade, i, student in decorated] # undecorate [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] 上面的比较能够工作，原因是tuples是可以用来比较，tuples间的比较首先比较tuples的第一个元素，如果第一个相同再比较第二个元素，以此类推。并不是所有的情况下都需要在以上的tuples中包含索引，但是包含索引可以有以下好处：
第一：排序是稳定的，如果两个元素有相同的key，则他们的原始先后顺序保持不变； 第二：原始的元素不必用来做比较，因为tuples的第一和第二元素用来比较已经是足够了。此方法被RandalL.在perl中广泛推广后，他的另一个名字为也被称为Schwartzian transform。
对大的list或list的元素计算起来太过复杂的情况下，在python2.4前，DSU很可能是最快的排序方法。但是在2.4之后，上面解释的key函数提供了类似的功能。
7）其他语言普遍使用的排序方法-cmp函数
在python2.4前，sorted()和list.sort()函数没有提供key参数，但是提供了cmp参数来让用户指定比较函数。此方法在其他语言中也普遍存在。
在python3.0中，cmp参数被彻底的移除了，从而简化和统一语言，减少了高级比较和__cmp__方法的冲突。
在python2.x中cmp参数指定的函数用来进行元素间的比较。此函数需要2个参数，然后返回负数表示小于，0表示等于，正数表示大于。例如：
>>> def numeric_compare(x, y): return x - y>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=numeric_compare)[1, 2, 3, 4, 5]
或者你可以反序排序：
>>> def reverse_numeric(x, y): return y - x>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=reverse_numeric)[5, 4, 3, 2, 1]
def cmp_to_key(mycmp): 'Convert a cmp= function into a key= function' class K(object): def __init__(self, obj, *args): self.obj = obj def __lt__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) < 0 def __gt__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) > 0 def __eq__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) == 0 def __le__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) <= 0 def __ge__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) >= 0 def __ne__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) != 0 return K
当需要将cmp转化为key时，只需要：
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], key=cmp_to_key(reverse_numeric))[5, 4, 3, 2, 1]
从python2.7，cmp_to_key()函数被增加到了functools模块中。
8)其他注意事项
* 对需要进行区域相关的排序时，可以使用locale.strxfrm()作为key函数，或者使用local.strcoll()作为cmp函数。
* reverse参数任然保持了排序的稳定性，有趣的时，同样的效果可以使用reversed()函数两次来实现：
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]>>> assert sorted(data, reverse=True) == list(reversed(sorted(reversed(data)))) * 其实排序在内部是调用元素的__cmp__来进行的，所以我们可以为元素类型增加__cmp__方法使得元素可比较，例如：
>>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age < other.age>>> sorted(student_objects)[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] * key函数不仅可以访问需要排序元素的内部数据，还可以访问外部的资源，例如，如果学生的成绩是存储在dictionary中的，则可以使用此dictionary来对学生名字的list排序，如下：
>>> students = ['dave', 'john', 'jane']>>> newgrades = { 'john': 'F', 'jane':'A', 'dave': 'C'}>>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__)['jane', 'dave', 'john'] *当你需要在处理数据的同时进行排序的话，sort(),sorted()或bisect.insort()不是最好的方法。在这种情况下，可以使用heap，red-black tree或treap。