Python3 sorted() 函数详解：从入门到实战
在 Python 编程中，排序是一个极其常见且核心的操作。无论是处理用户数据、分析日志文件，还是对列表进行展示优化，排序都扮演着不可或缺的角色。而 Python3 sorted() 函数，就是我们实现这一功能的首选工具之一。它与 list.sort() 方法类似，但有一个关键区别：sorted() 不会修改原数据，而是返回一个新的已排序列表。这种“非破坏性”的设计，让它在处理不可变数据或需要保留原始顺序的场景中非常实用。
想象一下，你有一个装满水果的篮子，你想按大小排列它们，但又不想把原来的顺序打乱。sorted() 函数就像一个“复制粘贴 + 排序”的助手，它先复制一份水果清单，再帮你把新清单按大小排好，而你原来的篮子依然保持原样。
基本语法与返回值
sorted() 函数的基本语法如下：
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
iterable：可迭代对象，比如列表、元组、字符串、字典等。key：可选参数，用于指定排序时使用的比较函数。例如，可以按字符串长度排序，或忽略大小写排序。reverse：布尔值，True表示降序排列，False表示升序排列（默认）。
函数返回一个全新的列表，原数据保持不变。这与 list.sort() 方法形成鲜明对比——后者会直接修改原列表并返回 None。
示例：基础排序
numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print("原始列表:", numbers) # 输出: [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print("排序后列表:", sorted_numbers) # 输出: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
💡 注释：
sorted()不修改原始numbers列表，而是创建一个新列表sorted_numbers存储排序结果。这种“安全”特性让代码更可预测，尤其在复杂逻辑中避免意外副作用。
支持多种数据类型
sorted() 并不只适用于数字。它可以处理字符串、元组、甚至自定义对象。只要数据是可比较的，它就能工作。
排序字符串
text = "python"
sorted_chars = sorted(text)
print("原始字符串:", text) # 输出: python
print("排序后字符:", sorted_chars) # 输出: ['h', 'n', 'o', 'p', 't', 'y']
💡 注释：字符串被当作字符序列处理，
sorted()会按 ASCII 值进行排序。大写字母在小写字母之前，例如 'A' < 'a'。
排序元组
data = (3, 1, 4, 1, 5)
sorted_tuple = sorted(data)
print("原始元组:", data) # 输出: (3, 1, 4, 1, 5)
print("排序后列表:", sorted_tuple) # 输出: [1, 1, 3, 4, 5]
💡 注释：
sorted()对元组也有效，但返回的是列表，因为元组是不可变的，无法原地排序。
排序字典
scores = {'Alice': 88, 'Bob': 92, 'Charlie': 75}
sorted_keys = sorted(scores)
print("按键排序:", sorted_keys) # 输出: ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
print("按键值对:", scores.items()) # 输出: dict_items([('Alice', 88), ('Bob', 92), ('Charlie', 75)])
💡 注释：
sorted(scores)实际上是对字典的键进行排序。若要按值排序，需使用key参数。
使用 key 参数进行高级排序
key 参数是 sorted() 函数最强大的功能之一。它允许你自定义排序规则，比如按长度、按绝对值、忽略大小写等。
按字符串长度排序
words = ['apple', 'pie', 'banana', 'kiwi', 'grape']
sorted_by_length = sorted(words, key=len)
print("按长度排序:", sorted_by_length) # 输出: ['pie', 'kiwi', 'grape', 'apple', 'banana']
💡 注释：
key=len表示排序时以每个字符串的长度作为比较依据。len()函数被应用于每个元素，结果用于排序。
忽略大小写排序
names = ['Alice', 'bob', 'Charlie', 'diana']
sorted_names = sorted(names, key=str.lower)
print("忽略大小写排序:", sorted_names) # 输出: ['Alice', 'bob', 'Charlie', 'diana']
💡 注释：
str.lower作为key，将每个名字转为小写后再比较。这样 'Alice' 和 'alice' 会被视为相同。
按绝对值排序
numbers = [-5, 3, -1, 8, -2]
sorted_abs = sorted(numbers, key=abs)
print("按绝对值排序:", sorted_abs) # 输出: [-1, -2, 3, -5, 8]
💡 注释：
abs是内置函数，返回绝对值。排序时以绝对值大小为标准，因此 -1 和 1 会排在一起。
降序排序与 reverse 参数
reverse 参数控制排序方向。设为 True 时，按降序排列；默认为 False，升序。
scores = [88, 92, 75, 96, 81]
high_to_low = sorted(scores, reverse=True)
print("降序排列:", high_to_low) # 输出: [96, 92, 88, 81, 75]
💡 注释：
reverse=True是一种简洁方式，避免使用key+reverse的复杂逻辑。注意：reverse与key可以同时使用，key优先于reverse。
实际应用场景：处理学生信息
假设你有一个学生信息列表，每个元素是包含姓名和分数的字典。你想按分数从高到低排序。
students = [
{'name': '张三', 'score': 85},
{'name': '李四', 'score': 92},
{'name': '王五', 'score': 78},
{'name': '赵六', 'score': 95}
]
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x['score'], reverse=True)
for student in sorted_students:
print(f"{student['name']}: {student['score']} 分")
💡 注释：
lambda x: x['score']是一个匿名函数，表示“从每个学生字典中提取 score 字段”。key=lambda x: x['score']让sorted()按分数排序。reverse=True实现从高到低。输出结果：
赵六: 95 分 李四: 92 分 张三: 85 分 王五: 78 分
这个例子展示了 sorted() 在真实项目中的强大能力——无需写复杂的循环或比较逻辑，一行代码即可完成复杂排序。
性能与内存考虑
sorted() 是稳定排序（stable sort），意味着相等元素的相对顺序在排序后保持不变。这对需要多次排序的场景很重要。
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 返回值类型 | 始终返回一个新列表 |
| 是否修改原数据 | 否，原数据不变 |
| 是否稳定排序 | 是，相等元素顺序不变 |
| 时间复杂度 | O(n log n) |
💡 注释：虽然
sorted()返回新列表，会多占用内存，但它的“不可变性”和可预测性，使得代码更安全、更易调试。在大多数场景下，性能差异可忽略。
常见误区与最佳实践
-
不要误用
sorted()与list.sort()
list.sort()直接修改原列表，返回None。而sorted()返回新列表。混淆两者可能导致逻辑错误。 -
避免在循环中重复调用
sorted()
如果需要多次排序，考虑将key提取为变量，或预处理数据。 -
使用
key时优先选择内置函数
如len、abs、str.lower，它们性能高且不易出错。 -
对字典排序时注意返回的是键的列表
若需按值排序，必须使用key=lambda x: x['key']。
总结
Python3 sorted() 函数是数据处理中的一把利器。它语法简洁、功能强大，支持多种数据类型和自定义排序规则。无论你是初学者，还是有一定经验的开发者，掌握它都能显著提升代码质量与开发效率。
从简单的数字排序，到复杂的对象排序，sorted() 都能轻松应对。它像一位细心的管家，帮你把混乱的数据整理得井井有条，同时不打扰原始状态。
在实际项目中，合理使用 sorted()，配合 key 和 reverse 参数，能写出更清晰、更安全、更易维护的代码。别再手动写排序逻辑了，让 Python3 sorted() 函数为你分忧吧。