1. 前言

说到排序我们能想到的就是用sorted() 函数，并且可以通过key关键字参数来自定义排序的规则，假设下面是你从数据库里查询出来的网站会员信息列表：

rows = [
    {‘name‘: ‘Jack‘, ‘uid‘: 1003, ‘level‘: 5},
    {‘name‘: ‘Gigi‘, ‘uid‘: 1001, ‘level‘: 2},
    {‘name‘: ‘Koko‘, ‘uid‘: 1005, ‘level‘: 3},
    {‘name‘: ‘Eric‘, ‘uid‘: 1004, ‘level‘: 2},
    {‘name‘: ‘Aven‘, ‘uid‘: 1002, ‘level‘: 6}
]

下面会演示两种方式来实现排序，lambda和itemgetter()，但是事先说明，使用itemgetter()方式运行会稍微快点，所以如果对性能要求较高的话就是用itemgetter()方式。

2. lambda表达式

sorted()函数可以结合 lambda 表达式实现对指定字典列表字段的排序：

# 根据name排序
rows_by_name = sorted(rows, key=lambda r: r[‘name‘])
# 根据uid排序
rows_by_uid = sorted(rows, key=lambda r: r[‘uid‘])
print(rows_by_name)
print(rows_by_uid)

执行结果：

[{‘name‘: ‘Aven‘, ‘uid‘: 1002, ‘level‘: 6}, {‘name‘: ‘Eric‘, ‘uid‘: 1004, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Gigi‘, ‘uid‘: 1001, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Jack‘, ‘uid‘: 1003, ‘level‘: 5}, {‘name‘: ‘Koko‘, ‘uid‘: 1005, ‘level‘: 3}]
[{‘name‘: ‘Gigi‘, ‘uid‘: 1001, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Aven‘, ‘uid‘: 1002, ‘level‘: 6}, {‘name‘: ‘Jack‘, ‘uid‘: 1003, ‘level‘: 5}, {‘name‘: ‘Eric‘, ‘uid‘: 1004, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Koko‘, ‘uid‘: 1005, ‘level‘: 3}]

3. itemgetter函数

使用 operator 模块的 itemgetter 函数，我们的sorted()函数可以结合它很容易的实现对字典列表字段的排序，至少比lambda简单很多。

from operator import itemgetter
rows_by_name = sorted(rows, key=itemgetter(‘name‘))
rows_by_uid = sorted(rows, key=itemgetter(‘uid‘))
print(rows_by_name)
print(rows_by_uid)

执行结果：

[{‘name‘: ‘Aven‘, ‘uid‘: 1002, ‘level‘: 6}, {‘name‘: ‘Eric‘, ‘uid‘: 1004, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Gigi‘, ‘uid‘: 1001, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Jack‘, ‘uid‘: 1003, ‘level‘: 5}, {‘name‘: ‘Koko‘, ‘uid‘: 1005, ‘level‘: 3}]
[{‘name‘: ‘Gigi‘, ‘uid‘: 1001, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Aven‘, ‘uid‘: 1002, ‘level‘: 6}, {‘name‘: ‘Jack‘, ‘uid‘: 1003, ‘level‘: 5}, {‘name‘: ‘Eric‘, ‘uid‘: 1004, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Koko‘, ‘uid‘: 1005, ‘level‘: 3}]

itemgetter() 函数也支持多个keys，比如下面代码：

rows_by_lname = sorted(rows, key=itemgetter(‘name‘,‘level‘))
print(rows_by_uname)

执行结果：

[{‘name‘: ‘Aven‘, ‘uid‘: 1002, ‘level‘: 6}, {‘name‘: ‘Eric‘, ‘uid‘: 1004, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Gigi‘, ‘uid‘: 1001, ‘level‘: 2}, {‘name‘: ‘Jack‘, ‘uid‘: 1003, ‘level‘: 5}, {‘name‘: ‘Koko‘, ‘uid‘: 1005, ‘level‘: 3}]

rows 会被传递给只接受一个关键字参数(key=xx)的sorted()内置函数，这个参数是callable类型，并且会从rows中接受一个单一元素，然后返回被用来排序的值，itemgetter()函数就是专门负责创建这个callable对象。

4. 性能测试

我刚在上面提到了itemgetter()性能更好，那有同学会问？你怎么知道的，我们来看下面的性能测试就知道结果了：

>>> import dis
>>> rows = [
...     {‘name‘: ‘Jack‘, ‘uid‘: 1003, ‘level‘: 5},
...     {‘name‘: ‘Gigi‘, ‘uid‘: 1001, ‘level‘: 2},
...     {‘name‘: ‘Koko‘, ‘uid‘: 1005, ‘level‘: 3},
...     {‘name‘: ‘Eric‘, ‘uid‘: 1004, ‘level‘: 2},
...     {‘name‘: ‘Aven‘, ‘uid‘: 1002, ‘level‘: 6}
... ]

# 测试lambda性能
>>> x = lambda: sorted(rows, key=lambda r: r[‘name‘])
>>> dis.dis(x)
  1           0 LOAD_GLOBAL              0 (sorted)
              2 LOAD_GLOBAL              1 (rows)
              4 LOAD_CONST               1 (<code object <lambda> at 0x1047cb920, file "<stdin>", line 1>)
              6 LOAD_CONST               2 (‘<lambda>.<locals>.<lambda>‘)
              8 MAKE_FUNCTION            0
             10 LOAD_CONST               3 ((‘key‘,))
             12 CALL_FUNCTION_KW         2
             14 RETURN_VALUE

Disassembly of <code object <lambda> at 0x1047cb920, file "<stdin>", line 1>:
  1           0 LOAD_FAST                0 (r)
              2 LOAD_CONST               1 (‘name‘)
              4 BINARY_SUBSCR
              6 RETURN_VALUE
                
# 测试itemgetter性能
>>> from operator import itemgetter
>>> y = lambda: sorted(rows, key=itemgetter(‘name‘))
>>> dis.dis(y)
  1           0 LOAD_GLOBAL              0 (sorted)
              2 LOAD_GLOBAL              1 (rows)
              4 LOAD_GLOBAL              2 (itemgetter)
              6 LOAD_CONST               1 (‘name‘)
              8 CALL_FUNCTION            1
             10 LOAD_CONST               2 ((‘key‘,))
             12 CALL_FUNCTION_KW         2
             14 RETURN_VALUE

可以很明显的看到 lambda 执行的步骤比 itemgetter 多了很多，所以 itemgetter 性能胜出。