话说回来，咱们搞开发，数据处理是家常便饭，而排序，那简直就是家常便饭里的榨菜丝儿，虽小，没它还真不行。特别是 Python 这玩意儿，说它语法优雅得跟诗似的，那是一点不夸张，可真要说起“排序”这档子事儿，嘿，门道还真不少，不是光知道个 sorted() 或者 .sort() 就万事大吉的。我呢，也趟过不少坑，才慢慢摸索出点儿眉目，今儿就来跟你唠唠，Python 怎么排序，那些你可能没留意的细节和高级玩法。

先别急，咱们从最基础的开始。Python 里排序，最常用的两个“家伙”就是 list.sort() 方法和内置的 sorted() 函数。这俩长得像，干的活儿也差不多，但骨子里可是天壤之别。

拿 list.sort() 来说，这是列表（list）特有的一个方法。啥叫方法？就是这动作得列表自己来完成。你让一个列表 my_list 调用 my_list.sort()，它就吭哧吭哧地把自己内部的元素给原地排序了。啥叫原地？就是它自己变了，没生成个新的列表给你。这就像你整理自己的书架，书还是那些书，位置变了，但书架本身没变。所以，调用完 my_list.sort() 后，原来的 my_list 就已经是排好序的样子了。这种方式呢，效率挺高，因为它不需要额外的内存空间去存一个新的排序结果，直接在原地址上操作。但是，有个明显的副作用就是：原列表变了！如果你还想保留原列表未排序的样子，那就得先复制一份，再对复制件进行排序，有点麻烦。而且，记住，list.sort() 只适用于列表！你想给元组、字符串啥的排序？没门！它会返回 None，表示操作完成了，而不是返回排序后的列表。这 None 可别小瞧，多少新手栽在这儿，以为 sorted_list = my_list.sort() 就能得到排序后的列表，结果 sorted_list 永远是 None，然后一脸懵逼。

再说 sorted() 函数，这可是个内置函数，地位高多了，谁都能用！不挑食。给它一个可迭代对象（iterable），比如列表、元组、字符串、字典的键、集合等等，它就会老老实实地给你返回一个新的、排好序的列表。注意了，是列表！哪怕你给它的是个元组或者集合，它吐出来的也是列表。这就像你把一堆杂七杂八的东西扔进一个“ sorting machine ”（排序机），机器咔咔一顿操作，然后给你吐出来一摞整整齐齐的东西，但这摞东西是全新的，你原来那堆东西还在那儿，没动。所以，sorted() 的好处在于它不会改变原始数据，很安全。你想保留原始顺序又需要一个排序后的版本？sorted() 就是你的菜。缺点嘛，相对 list.sort() 来说，它需要额外的内存空间来创建一个新的列表，对于超大规模数据，可能会稍微耗费些资源。

好了，基本工具箱里这俩宝贝儿算是认识了。光认识工具不行啊，还得知道怎么用活了，特别是怎么按自己的规矩来排序。默认情况下，无论是 sort() 还是 sorted()，都是按照元素的自然顺序来的。数字按大小，字符串按字典序。但如果你的数据是更复杂的呢？比如一个学生名单，每个学生是个字典，包含姓名、年龄、分数，你想按分数从高到低排，或者先按班级再按年龄排？这时候，就得请出排序的“灵魂伴侣”：key 参数！

key 参数是个函数，这个函数接收一个元素作为输入，然后返回一个值，排序时就根据这个函数返回的值来比较。想象一下，你有一堆学生的“档案袋”（就是那些字典），你不看档案袋封面（原始数据），而是从每个档案袋里掏出一张“分数条”，然后你就只看这张“分数条”上的数字来排列这些档案袋。这个“掏出分数条”的动作，就是 key 函数干的事儿。

举个栗子。假设我们有个列表，里面是字典：
python
students = [
{'name': '小明', 'age': 18, 'score': 95},
{'name': '小红', 'age': 19, 'score': 88},
{'name': '小刚', 'age': 18, 'score': 92},
]
我想按分数从低到高排。默认排不了，因为直接比较字典没意义。我就得告诉排序函数，“看分数！”。这时候 key 就上场了。我们可以用一个 lambda 匿名函数来指定 key：
“`python
sorted_by_score = sorted(students, key=lambda student: student[‘score’])

lambda student: student[‘score’] 这个函数，对于列表里的每一个student（也就是每个字典），它都会返回 student[‘score’] 的值。

sorted() 函数就拿这些分数来做比较，进行排序。

print(sorted_by_score)
“`
输出就会是按分数升序排列的结果。

那如果想按分数从高到低呢？又请出排序的另一个“调味剂”：reverse 参数！

reverse 参数是个布尔值，True 或 False。默认是 False，表示升序（从小到大，字典序从A到Z）。如果你设成 True，那就是降序（从大到小，字典序从Z到A）。

接着上面的栗子，想按分数从高到低排：
python
sorted_by_score_desc = sorted(students, key=lambda student: student['score'], reverse=True)
print(sorted_by_score_desc)
这下，分数最高的学生就在最前面了。

key 和 reverse 这俩参数，就像排序的“左右手”，配合使用，几乎能满足你所有的定制排序需求。

除了 lambda 函数，key 也可以是任何接收一个参数并返回一个值的函数。比如，你想忽略字符串大小写进行排序，可以用 str.lower 作为 key：
python
words = ['Banana', 'apple', 'Orange', 'grape']
sorted_words = sorted(words, key=str.lower)
print(sorted_words) # 输出 ['apple', 'Banana', 'grape', 'Orange']，注意大小写被忽略了
再比如，你想根据一个对象的某个属性排序，可以直接把这个属性拿来当 key 的返回值。如果对象的属性比较复杂，或者需要多层访问，你可以写个更复杂的函数，甚至引入 operator 模块里的 itemgetter 或 attrgetter，写起来更简洁，效率也更高一些。比如用 itemgetter 按分数排序：
python
from operator import itemgetter
sorted_by_score_op = sorted(students, key=itemgetter('score'))
print(sorted_by_score_op) # 效果同 lambda student: student['score']
itemgetter('score') 就像一个小型工厂，你扔进去一个字典，它就帮你把 key 为 'score' 的值“生产”出来。用 attrgetter 则是针对对象的属性。这俩是写 Python 代码时显得更“专业”的小技巧，但核心思想还是 key 函数的作用。

多重排序呢？比如先按年龄升序，年龄相同的再按分数降序？没问题！key 函数返回的值，可以是元组！Python 在比较元组时，会逐个元素比较。先比较元组的第一个元素，第一个元素相同时，再比较第二个元素，以此类推。

所以，要实现先按年龄升序，再按分数降序，我们的 key 函数就得返回一个元组，元组的第一个元素是年龄（用于升序），第二个元素是分数（用于降序）。等等，如果第二个元素直接是分数，那默认是升序啊？怎么变降序？这里有个小技巧：想让某个数字类型的字段按降序排，可以在其前面加个负号！

“`python
sorted_by_age_score = sorted(students, key=lambda student: (student[‘age’], -student[‘score’]))

key 函数返回 (年龄, -分数)。

Python 先比年龄，年龄小的在前。年龄一样？好，接着比第二个元素：-分数。

-95 比 -88 小，所以分数 95 的会排在分数 88 的前面。这就实现了分数降序。

print(sorted_by_age_score)
“`
看到没？利用元组和负号的小魔法，多重排序也能玩转！这个技巧在处理复杂排序需求时特别实用。

除了这些，还有一些稍微不那么常用，但在特定场景下很给力的排序方式，比如 bisect 模块，它不是用来完全排序一个列表的，而是用来在一个已经排好序的列表中快速查找插入位置，以保持排序状态。这在需要频繁插入数据到有序列表时特别有用，效率比每次插入后再完全排序高多了。但它要求你的列表必须先是有序的。

再提一嘴，Python 3 的排序算法用的是Timsort，这是一种混合排序算法，结合了归并排序和插入排序的优点。它在处理部分有序的数据时效率尤其高，这也是为什么 Python 的排序通常感觉“挺快”的原因之一。了解这个呢，不是说你写代码时要直接用 Timsort，而是知道 Python 的内部机制很智能，对于大多数排序任务，内置的 sorted() 和 .sort() 已经足够强大和高效了。

总结一下，Python 怎么排序？掌握 list.sort() 和 sorted() 的区别和使用场景，理解 key 参数的作用和如何使用 lambda、itemgetter 等来定制排序规则，学会利用 reverse 参数控制升降序，以及通过 key 返回元组实现多重排序。这些就是 Python 排序的“十八般武艺”。实战中多练练，遇到各种奇奇怪怪的排序需求，都能做到心里有底，不再抓瞎。别光看，找点数据自己动手试试！练起来才知道这些东西是不是真的“进脑子”了。

希望这篇唠叨，能帮你把 Python 排序这块儿的“迷雾”拨开点，让你以后写代码碰到排序，能自信地说：“小样儿，就这点事儿！”