Python 优化函数以对元组列表进行排序

我需要对元组列表按第一项降序排序，然后按第二项升序排序

为了做到这一点，我实现了以下功能，但我认为它可以更快

>>> compare = lambda a, b: -cmp(b[1], a[1]) if b[0] == a[0] else cmp(b[0], a[0])
>>> sorted([(0, 2), (0, 1), (1, 0), (1, 2)], cmp=compare)
[(1, 0), (1, 2), (0, 1), (0, 2)]

有可能优化它吗？请参阅与内置函数的比较：

>>> timeit.Timer(stmt='sorted([(int(random.getrandbits(4)),int(random.getrandbits(4))) for x in xrange(10)], cmp=compare)', setup='import random; compare=compare = lambda a, b: -cmp(b[1], a[1]) if b[0] == a[0] else cmp(b[0], a[0])').timeit(100000)
4.0584850867917339
>>> timeit.Timer(stmt='sorted([(int(random.getrandbits(4)),int(random.getrandbits(4))) for x in xrange(10)])', setup='import random').timeit(100000)
2.6582965153393161

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对我来说，使用键而不是比较函数要快一点，而且可以说更容易阅读：

sorted([(0, 2), (0, 1), (1, 0), (1, 2)], key = lambda x:(-x[0], x[1]))

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这需要Python 2.4或更高版本。

对我来说，使用键而不是比较函数要快一点，而且可以说更容易阅读：

sorted([(0, 2), (0, 1), (1, 0), (1, 2)], key = lambda x:(-x[0], x[1]))

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这需要Python2.4或更高版本。

这对您有什么好处

compare = lambda a, b: cmp(b[0], a[0]) and cmp(a[1],b[1])

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这对你有什么好处

compare = lambda a, b: cmp(b[0], a[0]) and cmp(a[1],b[1])

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+你打败了我。在OP的计时测试中间。谢谢！这对我来说已经足够快了：->>>timeit.Timerstmt='sorted[intrandom.getrandbits4，intrandom.getrandbits4 for x in xrange10]，key=lambda x:-x[0]，x[1]'，setup='import random；'。时间100000 3.280274776537048+1，你赢了我。在OP的计时测试中间。谢谢！这对我来说已经足够快了：->>>timeit.Timerstmt='sorted[intrandom.getrandbits4，intrandom.getrandbits4 for x in xrange10]，key=lambda x:-x[0]，x[1]'，setup='import random；'。时间100000 3.280274776537048