Python排序函数完美体现了Python语言的简洁性，对于List对象，我们可以直接调用sort()函数(这里称为"方法"更合适)来进行排序，而对于其他可迭代对象(如set，dict)，我们可以使用更灵活的sorted()函数。

一.List的sort()函数

Python源码builtins.py文件对sort()函数的定义如下

def sort(self, key=None, reverse=False):
    """ L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE* """
    pass

可以看出：sort()函数没有返回值，有两个参数。key表示的是排依据的函数；reverse是指需不需要反转列表，默认为False表示的是升序，如果设为True表示的是降序。

sort()用法如下

L = [1, 2, 7, 4, 3]
L.sort()
print(L)
#[1, 2, 3, 4, 7]

我们加入一些参数来看看，如降序排序：

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L = [1, 2, 7, 4, 3]
L.sort(reverse=True)
print(L)
#[7, 4, 3, 2, 1]

再比如，我们想通过key来实现降序排序，这里用到匿名函数lambda：

L = [1, 2, 7, 4, 3]
L.sort(key=lambda x : x*(-1))
print(L)
#[7, 4, 3, 2, 1]

当然，key还有很多用法，我们可以将其设为内置函数或者自定义函数，比如用绝对值函数：

L = [-1, 2, -7, 4, 3]
L.sort(key=abs)
print(L)
#[-1, 2, 3, 4, -7]

Python3对key的还有另外一种支持，就是通过functools模块的cmp_to_key函数，将传统的cmp函数转为key。这和lambda函数用法类似，但是对于比较的逻辑比较复杂的情况，这样的方式会更清晰更便于维护。

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from functools import cmp_to_key
L = [-1, 2, -7, 4, 3]
def cmp(a,b):
    if abs(a) < abs(b):
        return -1
    else:
        return 1
L.sort(key=cmp_to_key(cmp))
print(L)

二.sorted()

比起sort()函数只能排序列表，sorted函数更通用一些。 官方文档 对其有详细说明：

sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)
Return a new sorted list from the items in iterable.

sorted()返回值为List类型。参数列表iterable表示可迭代对象；*表示位置参数就此终结，后面的参数都必须用关键字来指定；key与reverse参数用法与sort()完全一致。

sorted()用法如下：

L = [1, 2, 7, 4, 3]
L1 = sorted(L)
print(L1)
#[1, 2, 3, 4, 7]

对于reverse和key的用法就不单独展示了，可以参考sort()。如果我们想要排序的对象是一个集合，那么用法与列表排序一样：

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S = {1, 2, 7, 4, 3}
S1= sorted(S)
print(S1)
#[1, 2, 3, 4, 7]

注意这个排序对象是set对象，而结果是一个列表对象(set对象本就没有顺序一说)。如果我们要实现一个复杂一点的排序呢？比如对字典排序，排序依据是键值，排序结果是由键值对组成的列表：

Dict = {'a':2, 'b':3, 'c':7, 'd':4, 'e':1}
L = sorted(Dict.items(), key=lambda x : x[1])
print(L)
#[('e', 1), ('a', 2), ('b', 3), ('d', 4), ('c', 7)]

最后给一个Leetcode上的题( 根据字符出现频率排序 )：

给定一个字符串，请将字符串里的字符按照出现的频率降序排列。

输入:
"tree"
输出:
"eert"
解释:

'e’出现两次，'r’和’t’都只出现一次。因此’e’必须出现在’r’和’t’之前。此外，"eetr"也是一个有效的答案。

通过使用sorted函数代码就很清晰易读了：

def frequencySort(s):
    d = {}
    for i in s:
        d[i] = d.get(i,0) + 1
    L = sorted(d.keys(), key=lambda x: d[x], reverse=True)
    s = ''
    for i in L:
        s += i * d[i]
    return s

注意这里的d.keys()生成的是一个由key组成的可迭代对象，而前面代码的Dict.items()生成的是一个由键值对对象(这是一个Tuple对象)组成的可迭代对象。