说起怎么排序Python，这事儿嘛，用Python时间久了，谁还没遇上几次要给东西排队的情况？列表、字典、自定义对象，大大小小，总得有个先来后到。别以为这简简单单一个“排序”，里头学问还真不少，要是用不好，效率那叫一个惨不忍睹，代码写出来也像一坨浆糊。今儿个，咱就掰扯掰扯，在Python里到底怎么排序这档子事儿。
你刚上手Python，可能最先接触的就是列表（List）。列表排序，这太直观了不是？Python给你准备了个现成的招儿：list.sort() 方法。瞧，直接在列表对象上调用，它就“原地”给你排好了。比如你有个数字列表 nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]，想让它从小到大，直接 nums.sort() 走你！再打印 nums，嘿，[1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]，齐活！想倒着排？简单，nums.sort(reverse=True)，参数一设，分分钟给你来个逆序。
但等等，这个 sort() 方法，它有个脾气——它是“就地”排序，也就是说，它会直接修改原列表，不给你留个副本。有时候，你可能不希望动原列表，就想拿个排好序的新列表接着用，原列表该是啥样还是啥样。这时候，Python又给你准备了另一招：内置函数 sorted()。这个 sorted() 就乖巧多了，它不挑食，列表、元组、字符串，甚至字典、集合这些迭代对象它都能给你排。最关键的是，它不改变原对象，总是返回一个全新的、排好序的列表。
打个比方，你有个元组 data = (5, 2, 8, 1, 9)，元组是不可变的，你不能直接调用 sort()。但你可以 sorted_data = sorted(data)。看看 data，还是 (5, 2, 8, 1, 9)，纹丝不动；而 sorted_data 呢，赫然是一个崭新的列表 [1, 2, 5, 8, 9]。看到了吧？一个原地修改，一个返回新列表，这俩哥们儿各有各的用武之地，得看你具体的场景选谁。
那要是排序的不是简单的数字或者字符串呢？比如你有一个列表，里面装的是各种商品信息，每个商品是个字典，长这样：products = [{'name': 'Laptop', 'price': 8000, 'stock': 50}, {'name': 'Keyboard', 'price': 500, 'stock': 200}, {'name': 'Mouse', 'price': 200, 'stock': 150}]。现在你想按价格从低到高排序，怎么排序Python这个列表里的字典？直接 sorted(products) 肯定不行，Python不知道该拿字典的哪个部分来比。
这时候，就需要请出 key 参数了。无论是 sort() 方法还是 sorted() 函数，都有个 key 参数，它接收一个函数作为参数。这个函数会作用于列表中的每一个元素，然后排序的时候，就根据这个函数返回的值来比较大小。
要按价格排？没问题！我们可以写个小函数，接收一个商品字典，返回它的价格：def get_price(item): return item['price']。然后调用 sorted(products, key=get_price)。瞧，输出的就是按价格排好序的列表了。
等等，每次都得专门写个小函数给 key，是不是有点麻烦？Python还有更优雅的方式——Lambda表达式。Lambda表达式就是个匿名的小函数，写起来更简洁。上面的例子用Lambda可以这么写：sorted(products, key=lambda item: item['price'])。哎呀，是不是瞬间觉得代码清爽多了？Lambda表达式在这里简直是神器，随用随写，不用定义具名函数，特别适合这种一次性的简单操作。
要是我想先按价格排，价格一样的再按库存排呢？怎么排序Python能实现多级排序？这也能办到！key 函数不仅仅能返回一个值，它还能返回一个元组。Python在比较元组的时候，会先比较第一个元素，第一个元素相等再比较第二个，以此类推。所以，要先按价格升序，再按库存降序（库存多的排前面），我们可以让 key 函数返回 (价格, -库存)。为啥是 -库存 呢？因为默认是升序，要降序就得取个负号，让大的变成小的，小的变成大的，这样升序排序时，原本大的反而会排在前面。
来，看看代码：sorted(products, key=lambda item: (item['price'], -item['stock']))。这行代码就告诉你怎么排序Python实现多级排序了。它会先看价格，价格低的在前；如果价格一样，就看库存的负值，负值大的（也就是库存少的）反而排在后面，负值小的（也就是库存多的）排在前面，这不就实现了库存的降序排列嘛！妙不妙？
除了列表里的字典，你可能还会遇到给字典本身排序的情况。比如一个字典 scores = {'Alice': 85, 'Bob': 92, 'Charlie': 78, 'David': 92}。字典本身是无序的（在Python 3.7+版本后，字典保持插入顺序，但这不叫排序），你想按分数高低，或者按名字字母顺序来处理这个字典。
记住，字典本身是无序集合，你不能直接对字典进行排序。但是，你可以获取字典的键（keys）、值（values）或者键值对（items），然后对这些列表进行排序，最后再根据排好的顺序来处理字典的数据。
比如，你想按分数高低获取名字列表。你可以这么干：sorted(scores, key=lambda name: scores[name], reverse=True)。这里 sorted() 作用于字典的键（默认行为），key 函数则根据键去字典里查找对应的值（分数）来作为排序依据。reverse=True 表示降序，也就是分数高的在前。这样你就得到一个按分数从高到低排列的名字列表：['Bob', 'David', 'Alice', 'Charlie']。你看，分数都是92的Bob和David，谁在前谁在后？这取决于原始字典中它们的相对位置（对于3.7+），或者是不确定顺序（对于3.6-）。
如果你想获得一个按分数排序后的键值对列表，方便后续处理，可以对 scores.items() 进行排序。scores.items() 会返回一个包含所有键值对的列表，每个键值对是一个元组 (键, 值)。
sorted(scores.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)。这里的 key 函数 lambda item: item[1] 表示用元组的第二个元素（也就是分数）来排序。结果会是一个列表，长这样：[('Bob', 92), ('David', 92), ('Alice', 85), ('Charlie', 78)]。这下，按分数高低排好的键值对就一目了然了。
再多说一句，关于性能。对于简单的数字或字符串排序，Python内置的排序算法（Timsort，一种混合排序算法）效率非常高，通常情况下你不需要过度担心性能问题。但如果你的列表非常大，或者 key 函数的计算成本很高，那么性能就可能成为一个考虑因素。不过对于绝大多数日常开发来说，直接使用 sort() 或 sorted() 配合 key 参数已经绰绰有余了。
理解怎么排序Python的核心在于掌握 sort() 和 sorted() 的区别，以及如何灵活运用 key 参数。key 参数就像是给排序算法指路，告诉它“别看元素本身长啥样，就看我key函数算出来的值！” 这个“看”的方式决定了排序的结果。学会用Lambda表达式配合 key 参数，能让你的代码更紧凑，更具Pythonic风格。
总而言之，Python在排序这事儿上给的选择挺多，从最简单的原地排序 sort() 到返回新列表的 sorted()，再到用 key 参数玩转各种复杂对象的排序，甚至是多级排序，它都给你安排得明明白白。所以下次再问怎么排序Python某个对象，先想想它是啥类型，想原地改还是拿新列表，需要基于啥规则排序，然后对号入座，用合适的工具和方法，写出既正确又漂亮的排序代码吧。熟练掌握这些，你的Python功力肯定噌噌往上涨。
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