sorted() 新建列表致内存翻倍，list.sort() 原地排序几乎零增量；不可变类型只能用 sorted()；key 函数需避免耗时操作，宜预处理或用 itemgetter；大数据应选 heapq 或外部排序。
sorted() 和 list.sort() 的内存差异很真实
Python 排序操作不是“免费的”，sorted() 会新建列表，list.sort() 是原地排序——这直接决定你程序吃不吃得消。尤其处理几十万行日志、上百万条记录时，差的不是几毫秒，是几百MB内存。
-
sorted()返回新列表，原列表不变，内存占用 ≈ 原数据 × 2（临时副本 + 结果） -
list.sort()不返回值（返回None），只改原列表，内存增量几乎为 0 - 如果后续不再需要原始顺序，硬用
sorted()就是主动给自己加压 - 注意：字符串、元组等不可变类型只能用
sorted()，因为没.sort()方法
key 参数写错会导致隐式复制和性能暴跌
很多人以为 key=lambda x: x[1] 只是“取第二项”，但若 x 是大对象（比如含 JSON 字段的字典），每次调用 lambda 都可能触发深层拷贝或计算——特别是 key 函数里写了 json.loads()、re.search() 或访问数据库字段时。
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- 避免在
key里做耗时操作；先预处理好排序键，存成新字段或缓存列表 - 用
operator.itemgetter('field')替代lambda x: x['field']，更快且不引发意外引用 - 如果 key 计算结果可复用（比如解析一次时间戳），提前算好并 zip 到数据中：
list(zip(parsed_keys, data))，再按第一列排序
小数据用内置排序，大数据考虑 heapq 或外部排序
Python 的 Timsort 在小到中等规模（
- 确认数据量：用
sys.getsizeof()粗略估算总内存（注意它不计嵌套对象，需递归估算） - 单次排序 >500MB？别硬扛，改用
heapq.merge()分块排序合并，或导出到 SQLite 用ORDER BY -
heapq.nsmallest(n, iterable)比先sorted()再切片快得多，尤其当n
自定义类排序时 __lt__ 实现不当会悄悄吃内存
给类加 __lt__ 支持排序很常见，但若里面调用了 self.to_dict() 或 json.dumps(self)，每次比较都生成新对象，排序 O(n log n) 次调用 = O(n log n) 次内存分配。
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- 只在
__lt__里比核心字段，比如return self.priority - 避免在比较方法里做序列化、格式化、网络请求等副作用操作
- 如果必须依赖复杂逻辑，提前把排序键存在实例属性里（如
self._sort_key = compute_key(self)），然后直接比这个属性
sorted([huge_dict_list], key=lambda d: d['config']['timeout']) —— 那个 ['config']['timeout'] 路径查找，底层反复构造中间 dict 视图，没人告诉你它不便宜。 
