Python排序灵活在于分离“怎么排”与“排什么”，通过key参数定制排序依据（如len、lambda）、元组实现多级排序、reverse控制方向，且稳定排序保留相等元素的原始顺序。
Python 的排序灵活，核心在于它把“怎么排”和“排什么”分开了——排序逻辑由函数决定，数据本身不需改写，而且支持多种定制方式，从简单到精细都能覆盖。
key 参数让任意对象可排序
Python 的 sorted() 和 list.sort() 都接受 key 参数，它接收一个函数，对每个元素先做一次计算，再按计算结果排序。这个函数可以是内置的（如 len、str.lower），也可以是自定义的 lambda 或普通函数。
- 按字符串长度排：
sorted(['hi', 'hello', 'a'], key=len)→['a', 'hi', 'hello'] - 按字典某个字段排：
sorted(users, key=lambda x: x['age']) - 忽略大小写排字符串：
sorted(['Banana', 'apple', 'Cherry'], key=str.lower)
支持多级排序，靠元组 key 实现
当需要先按 A 排、A 相同时再按 B 排，只需让 key 返回一个元组。Python 元组比较天然支持“逐项比对”，非常直观。
-
sorted(data, key=lambda x: (x['grade'], -x['score']))：先按 grade 升序，grade 相同则按 score 降序（加负号实现） -
sorted(files, key=lambda f: (f.suffix, f.name))：先按后缀名，再按文件名
reverse 参数控制方向，不改变 key 语义
reverse=True 是全局翻转，不影响 key 函数本身的含义。它和在 key 里手动取负或反转逻辑不同——后者可能破坏可读性或引入错误（比如对字符串取负会报错）。
本文档是python学习笔记与简明教程；为什么用Python作为编程入门语言？每种语言都会有它的支持者和反对者。去Google一下“why python”，你会得到很多结果，诸如应用范围广泛、开源、社区活跃、丰富的库、跨平台等等等等，也可能找到不少对它的批评，格式死板、效率低、国内用的人很少之类。不过这些优缺点的权衡都是程序员们的烦恼。作为一个想要学点编程入门的初学者来说，简单才是最重要的。当学C++的同学还在写链表，学Java的同学还在折腾运行环境的时候，学Pyt
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 想倒序排数字？用
sorted(nums, reverse=True)，而不是key=lambda x: -x（虽然结果一样，但前者更清晰） - 想按长度倒序？
sorted(words, key=len, reverse=True)，语义明确，不易出错
稳定排序保留原始相对顺序
Python 的排序是稳定的。这意味着：如果两个元素的 key 值相等，它们在结果中的先后顺序和原来一致。这个特性让多次排序成为可能——比如先按姓名排，再按部门排，最终效果相当于“先按部门主序、再按姓名次序”。
- 先按 age 排，再按 name 排（两次调用
sort()）→ 等效于一次按(age, name)排 - 稳定性让链式排序逻辑更可靠，不用额外记录索引或打乱原始结构
这种设计不依赖继承或接口，也不要求数据类型实现特定方法，只靠函数式思维和少量约定，就实现了高度通用和可组合的排序能力。
