Python：使用自定义比较器对字典数组进行排序？

我有以下Python字典数组：

myarr = [ { 'name': 'Richard', 'rank': 1 },
{ 'name': 'Reuben', 'rank': 4 },
{ 'name': 'Reece', 'rank': 0 },
{ 'name': 'Rohan', 'rank': 3 },
{ 'name': 'Ralph', 'rank': 2 },
{ 'name': 'Raphael', 'rank': 0 },
{ 'name': 'Robin', 'rank': 0 } ]

我想按秩值排序，顺序如下：1-2-3-4-0-0-0

如果我尝试：

sorted_master_list = sorted(myarr, key=itemgetter('rank'))

然后列表按0-0-0-1-2-3-4的顺序排序

如何定义自定义比较器函数以将零推到列表底部？我想知道我是否可以用像这样的东西

只需传递给“key”任意函数或可调用对象- 这就是它所需要的

itemgetter

恰好就是这样一个函数——但它可以工作 对于您编写的任何函数，它只需接受单个参数作为输入，然后返回 一个可以直接实现你想要的顺序的对象

在这种情况下：

def key_func(item):
   return item["rank"] if item["rank"] != 0 else -100000

sorted_master_list = sorted(myarr, key=key_func)

---

（也可以编写为lambda表达式）

您可以使用key param中的函数：

对于ass排序：

sorted_master_list = sorted(myarr, key=lambda x: x.get('rank'))

或描述：

sorted_master_list = sorted(myarr, key=lambda x: -x.get('rank'))

您也可以在此处阅读有关排序函数的内容

选项1：

key=lambda d:(d['rank']==0, d['rank'])

备选案文2：

key=lambda d:d['rank'] if d['rank']!=0 else float('inf')

演示：

“我想按排名值排序，顺序如下：1-2-3-4-0-0-0。”——原始海报

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补充意见：

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“请你向我（一个Python新手）解释一下它在做什么？我可以看到它是一个lambda，我知道它是一个匿名函数：括号中的位是什么？”——OP评论

索引/切片表示法：

itemgetter（'rank'）

与

lambda x:x['rank']

与函数相同：

def getRank(myDict):
    return myDict['rank']

def dict_by_values(d):
    return [ x[1] for x in sorted([(v,k) for k,v in d.items()])]

[…]

称为索引/切片表示法，另请注意，

someArray[n]

是许多编程语言中用于索引的常用表示法，但可能不支持形式为

[start:end]

或

[start:end:step]

的切片

key=

vs

cmp=

vs富比较：

至于正在发生的事情，有两种常见的方法来指定排序算法的工作方式：一种是使用

键

函数，另一种是使用

cmp

函数（现在在python中已被弃用，但用途更广）。而

cmp

函数允许您任意指定两个元素的比较方式（输入：

a

，

b

；输出：

ab

或

a==b

）。虽然合法，但它并没有给我们带来什么好处（我们不得不以一种笨拙的方式复制代码），关键函数更适合您的情况。（有关如何以优雅但可能过度的方式隐式定义

cmp=

，请参阅“对象丰富比较”）

实现您的关键功能：

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不幸的是，0是整数的一个元素，因此具有自然顺序：0通常<1,2,3。。。因此，如果我们想强加一个额外的规则，我们需要在“更高级别”上对列表进行排序。我们通过将键设为一个元组来实现这一点：元组首先按第一个元素排序，然后按第二个元素排序。真的总是在假的后面排序，所以所有的真都会在假的后面排序；然后，它们将按正常方式排序：

（True，1）一种黑客方式是：

sorted_master_list = sorted(myarr, key=lambda x: 99999 if x['rank'] == 0 else x['rank'])

如果你知道自己的最高等级，这项功能相当有效。
试试看
排序的\u master\u list=sorted（myarr，key=itemgetter（'rank'），reverse=True）

 sortedlist = sorted([x for x in myarr if x['rank']], key=lambda x: x['rank']) + [x for x in myarr if not x['rank']]

我想它可能会被压缩。
我更倾向于创建一个比较函数来处理“0”，特别是：

def compare(x,y):
    if x == y:
        return 0
    elif x == 0:
        return 1
    elif y == 0:
        return -1
    else:
        return cmp(x,y)

sorted(myarr, cmp=lambda x,y: compare(x,y), key=lambda x:x['rank'])

但是，自定义比较函数会有性能损失。
这里的myarr绑定看起来不像是有效的Python代码（并且不会在我的解释器会话中执行）

将其转化为：

myarr = {
    'Richard': 1,
    'Reuben': 4,
    'Reece': 0,
    'Rohan': 3,
    'Ralph': 2,
    'Raphael': 0,
    'Robin': 0 }

给了我一些答案

在Python中进行自定义排序的推荐方法是使用DSU（装饰、排序、取消装饰）模式。
如果要按值对字典排序，则如下所示：

keys_sorted_by_val = [ x[1] for x in sorted([(v,k) for k,v in myarr.items()])]

…其中，
（v，k）表示myarr.items（）中的k，v（）
是装饰的表达式；
排序（）
显然是排序，外部
x[1]表示x in…
是最后的取消装饰步骤

显然，这似乎是一个非常常见的要求，可能需要将其封装到函数中：

def getRank(myDict):
    return myDict['rank']

def dict_by_values(d):
    return [ x[1] for x in sorted([(v,k) for k,v in d.items()])]

如果您有一组要按某个属性排序的对象实例，则可以使用如下方式：

def sort_by_attr(attr, coll):
    results = list()
    for each in coll:
        assert hasattr(each, attr)
        results.append((getattr(each, attr), each))
    results.sort()
    return [x[1] for x in results]

class NameRanking(object):
    def __init__(self, name, rank):
        self.name = name
        self.rank = rank
    def __repr__(self):
        return "%s: %s, %s" %(self.__class__, self.name, self.rank)

因此，如果我们创建了一个类来表示您的姓名/等级数据，如下所示：

def sort_by_attr(attr, coll):
    results = list()
    for each in coll:
        assert hasattr(each, attr)
        results.append((getattr(each, attr), each))
    results.sort()
    return [x[1] for x in results]

class NameRanking(object):
    def __init__(self, name, rank):
        self.name = name
        self.rank = rank
    def __repr__(self):
        return "%s: %s, %s" %(self.__class__, self.name, self.rank)

…并使用
myarr
实例化一个列表：

name_排名=[myarr.items（）中k，v的名称排名（k，v）]

…然后我们可以使用以下方法获得该文件的排序副本：

names_rankings_by_rank = sort_by_attr('rank', name_rankings)

（是的，
assert
在这里不是一个好主意；您可以在这里放入自己的异常处理或根据应用程序抛出代码）。
这不起作用。
itemgetter（）
返回一个函数。当您已经使用lambda时，只需使用
x['rank']
-无论如何，您都失去了使用
itemgetter的性能优势。请您向我（Python新手）解释一下它在做什么？我可以看到它是一个lambda，我知道它是一个匿名函数：括号中的位是什么？@Richard：当然=）我很乐意在我的回答中解释一下，这样每个人都能理解。因为你建议采用股票标准的升序或降序排序，而OP想要一些稍微不同的东西（正常的排序顺序，除了零秩元素的排序不同）在发布一般答案之前，您需要阅读并理解原始问题。这将给出
4,3,2,1,0,0,0
的顺序。OP需要
1,2,3,4,0,0,0
。这是
cmp
解决方案。我喜欢结合使用
key=
和
cmp=
作为对python中
排序的
参数工作方式的优雅利用。在英语中，这表示“
按等级左右比较元素：如果它们的等级相等，则它们相等，否则