Сортировка в Python: понятное руководство по sorted, list.sort, key и многокритериальной сортировке

Запрос: «сортировка в Python sorted sort key reverse»

Сортировка — базовый навык, который встречается в задачах от парсинга до веб‑разработки и анализа данных. Python предлагает мощные, но простые инструменты: встроенную функцию sorted() и метод списка list.sort(). Разберём разницу, параметр key, флаг reverse, многокритериальную сортировку и частые ошибки.

sorted vs list.sort: в чём разница

• sorted(iterable, *, key=None, reverse=False) — возвращает новый отсортированный список, не меняя исходные данные.
• list.sort(*, key=None, reverse=False) — сортирует список на месте и возвращает None.

nums = [3, 1, 2]
print(sorted(nums))     # [1, 2, 3]
print(nums)             # [3, 1, 2] — исходный список не изменился

nums.sort()
print(nums)             # [1, 2, 3] — отсортирован на месте

Выбирайте sorted, если нужно сохранить исходную коллекцию, и sort, если важна экономия памяти и скорость при работе именно со списком.

Параметр key: сортируем по «ключу»

Параметр key — это функция, которая для каждого элемента возвращает значение, по которому и будет происходить сравнение. Это быстрее и надёжнее, чем «ручное» сравнение внутри компараторов.

words = ["Banana", "apple", "cherry"]
# Регистр-независимая сортировка
print(sorted(words, key=str.lower))  # ['apple', 'Banana', 'cherry']

people = [
    {"name": "Ann", "age": 30},
    {"name": "Bob", "age": 25},
    {"name": "Carl", "age": 25},
]
# Сортируем список словарей по возрасту
print(sorted(people, key=lambda p: p["age"]))

reverse=True: сортировка по убыванию

scores = [10, 70, 30]
print(sorted(scores, reverse=True))  # [70, 30, 10]

Важно: reverse=True инвертирует порядок уже после вычисления ключей. Это корректный способ сортировать по убыванию. Не меняйте знак ключа для строк, дат и т. п. — это либо не сработает, либо усложнит код.

Многокритериальная сортировка: кортежи в key

Python поддерживает сравнение кортежей поэлементно, поэтому удобно возвращать из key несколько полей сразу.

# Сортировка: возраст по возрастанию, затем имя по алфавиту
print(sorted(people, key=lambda p: (p["age"], p["name"])) )

# Числа сначала (None в конец), потом по алфавиту
items = ["b", None, "a", "10"]
print(sorted(items, key=lambda x: (x is None, str(x))))

Сортировка в Python стабильная: элементы с одинаковым ключом сохраняют исходный порядок. Это позволяет сортировать «по шагам»: сначала по вторичному критерию, затем по первичному — итог будет эквивалентен кортежам в key.

# Эквивалент многокритериальной сортировке
people2 = people[:]
people2.sort(key=lambda p: p["name"])    # 2-й критерий
people2.sort(key=lambda p: p["age"])     # 1-й критерий (главный)

Сортировка словарей и списков словарей

Словари как структура неупорядоченно-упорядоченные по вставке, но сортировать обычно нужно представление: пары items или ключи.

d = {"c": 3, "a": 1, "b": 2}
# По ключу
print(sorted(d.items(), key=lambda kv: kv[0]))  # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
# По значению
print(sorted(d.items(), key=lambda kv: kv[1]))  # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

# Список словарей: безопасно с отсутствующими полями
people3 = [
    {"name": "Ann", "age": 30},
    {"name": "Bob"},                  # age отсутствует
    {"name": "Carl", "age": 25},
]
print(sorted(people3, key=lambda p: (p.get("age") is None, p.get("age", 0))))

Быстрые помощники: operator.itemgetter и attrgetter

Они чуть быстрее и короче лямбд.

from operator import itemgetter, attrgetter

# Для словарей
print(sorted(people, key=itemgetter("age", "name")))

# Для объектов
class User:
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

users = [User("Ann", 70), User("Bob", 70), User("Carl", 90)]
print([u.name for u in sorted(users, key=attrgetter("score", "name"))])

Сортировка по датам и числам внутри строк

По дате

from datetime import datetime

rows = [
    {"dt": "2025-03-01"},
    {"dt": "2024-11-12"},
    {"dt": "2025-01-10"},
]
print(sorted(rows, key=lambda r: datetime.fromisoformat(r["dt"])))

Если разбор даты дорогой, применяйте «украшать–сортировать–разукрашивать» (DSU): предварительно посчитать ключи и переиспользовать их.

pairs = [ (datetime.fromisoformat(r["dt"]), r) for r in rows ]
pairs.sort(key=lambda p: p[0])
rows_sorted = [ r for _, r in pairs ]

«Естественная» сортировка: file2 перед file10

import re

def natural_key(s: str):
    return [int(part) if part.isdigit() else part.lower()
            for part in re.split(r"(\d+)", s)]

files = ["file2.txt", "file10.txt", "file1.txt"]
print(sorted(files, key=natural_key))  # ['file1.txt', 'file2.txt', 'file10.txt']

Когда нужен компаратор: functools.cmp_to_key

Иногда проще описать «как сравнивать два элемента», а не «какой у них ключ». Тогда используйте cmp_to_key для совместимости с key-сортировкой.

from functools import cmp_to_key

def last_digit_cmp(a, b):
    return (a % 10) - (b % 10)

nums = [21, 32, 14, 45]
print(sorted(nums, key=cmp_to_key(last_digit_cmp)))  # [21, 32, 14, 45]

Но помните: key-основанная сортировка в Python быстрее и проще. Компараторы используйте только при реальной необходимости.

Производительность и лучшие практики

• Сортировки в CPython — Timsort: O(n log n), стабильная, хорошо работает на частично отсортированных данных.
• Предпочитайте key вместо компараторов — это быстрее и чище.
• Дорогие ключи кэшируйте (DSU), чтобы не вычислять их многократно.
• Нужно топ-N? Используйте heapq.nsmallest/nlargest вместо полной сортировки.
• Смешение типов (числа и строки) в Python 3 сравнивать напрямую нельзя — приводите к общему типу в key.

import heapq
nums = [5, 1, 9, 3, 7]
print(heapq.nlargest(2, nums))  # [9, 7]
print(heapq.nsmallest(3, nums)) # [1, 3, 5]

Частые ошибки

• Ожидание результата от list.sort(): метод возвращает None.
• Попытка «обратить» сортировку срезом [::-1] вместо reverse=True — это два прохода и не всегда корректно с многокритериальной логикой.
• Игнорирование None: используйте кортежи в key, чтобы складывать None в конец/начало.
• Дорогие преобразования в key без кэширования — теряете производительность.

Итоги

Запомните: sorted — создаёт новый список, list.sort — сортирует на месте; key — ваш главный инструмент; сортировка стабильна и поддерживает многокритериальные ключи. Освоив эти приёмы, вы закроете 90% задач по упорядочиванию данных в Python быстро и безопасно.

Хотите системно прокачать Python с практикой и обратной связью? Попробуйте курс: Пройти «Python с Нуля до Гуру» и уверенно писать чистый, эффективный код.