Python中对元组和列表按条件进⾏排序的⽅法⽰例
在python中对⼀个元组排序
我的同事Axel Hecht 给我展⽰了⼀些我所不知道的关于python排序的东西。在python⾥你可以对⼀个元组进⾏排序。例⼦是最好的说明：
>>> items = [(1, 'B'), (1, 'A'), (2, 'A'), (0, 'B'), (0, 'a')]
>>> sorted(items)
[(0, 'B'), (0, 'a'), (1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'A')]
默认情况下内置的sort和sorted函数接收的参数是元组时，他将会先按元组的第⼀个元素进⾏排序再按第⼆个元素进⾏排序。然⽽，注意到结果中(0, 'B')在(0, 'a')的前⾯。这是因为⼤写字母B的ASCII编码⽐a⼩。然⽽，假设你想要⼀些更⼈性的排序并且不关注⼤⼩写。你或许会这么做：
>>> sorted(items, key=str.lower)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: descriptor 'lower' requires a 'str' object but received a 'tuple'
我们将会得到⼀个错误，因为他不能正确处理元组的第⼀部分。（注：原⽂作者估计想说元组中第⼀项是数字，不能使⽤lower这个⽅法；正确的原因提⽰的很明显了，是因为你传递的是⼀个元组，⽽元组是没有lower这个⽅法的）
我们可以试着写⼀个lambda函数(eg.sorted(items, key=lambda x: x.lower() if isinstance(x, str) else x))，他将不会⼯作因为你只处理了元组的⼀个元素。（注：同上⾯，作者这么做必然是错的，思考给这个lambda传⼀个元组，返回的是什么？）
⾔归正传，下⾯就是你应该怎么做的⽅法。⼀个lambda，它会返回⼀个元组:
>>> sorted(items, key=lambda x: (x[0], x[1].lower()))
[(0, 'a'), (0, 'B'), (1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'A')]
现在你完成了它！谢谢Axel的分享！
我确信你知道你可以倒序排列，仅仅使⽤sorted(items, reverse=True, …)，但是你怎么根据关键字来进⾏不同的排序？
使⽤lambda函数返回元组的技巧，下⾯是⼀个我们排序⼀个稍微⾼级的数据结构:
>>> peeps = [{'name': 'Bill', 'salary': 1000}, {'name': 'Bill', 'salary': 500}, {'name': 'Ted', 'salary': 500}]
现在，使⽤lambda函数返回⼀个元组的特性来排序:
python中lambda怎么使用>>> sorted(peeps, key=lambda x: (x['name'], x['salary']))
[{'salary': 500, 'name': 'Bill'}, {'salary': 1000, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Ted'}]
很有意思，对吧？Bill 在Ted的前⾯，并且500在1000的前⾯。但是如何在相同的 name 下，对 salary 反向排序？很简单，对它取反:
>>> sorted(peeps, key=lambda x: (x['name'], -x['salary']))
[{'salary': 1000, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Ted'}]
问题：将列表[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]排序为[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
分析:
1.转变过程如下:
1 2 3          1 4 7
4 5 6  —> 2 5 8
7 8 9          3 6 9
可以将变换过程看成是原⼆维数组⾏(row)变成新数组的列(column)，即抽出原数组第⼀⾏(row)作为第⼀列(column)，第⼆⾏(row)作为第⼆列(column)…当然也可以将变换过程看成是原数组的列变为新数组的⾏，限于时间，就暂不考虑这种实现⽅式。
2.最原始的做法，写两个for循环，外层循环依次迭代数组的⾏(row)，内层循环迭代数组的列(column)，来实现这个反转过程，将原数组第⼀⾏(row)作为第⼀列(column)，第⼆⾏(row)作为第⼆列(column)，过程如下:
In [7]: l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
In [8]: len_row = 3
In [9]: len_col = 3
In [10]: temp = [[],[],[]]
In [11]: for row in l:
....:  for i in range(len_col):
....:    temp[i].append(row[i])
....:  print temp
....:
[[1], [2], [3]]
[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
In [12]:
当然，还可以使⽤列表推导来做，原理和上⾯⼀样，外层迭代row，内层迭代col，⽣成新的列表:
In [100]: l
Out[100]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
In [101]: [[row[col] for row in l] for col in range(len(l[0])) ]
Out[101]: [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
最后，对这个题⽬，⽤zip也可以达到同样的⽬的：
In [104]: l
Out[104]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
In [105]: zip(*l)
Out[105]: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
In [106]: map(list,zip(*l))
Out[106]: [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
*这个符号和列表配合有解压的意思，如l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，则我理解*l就变成了[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]这样三个值，所以zip(*l)和zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])的结果才会是⼀样的，如下:
In [17]: l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
In [18]: zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])
Out[18]: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
In [19]: zip(*l)
Out[19]: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
In [20]:

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