Jaka jest różnica między sorted(list) a list.sort()?

• list.sort mutuje listę w miejscu i zwraca None
• sorted pobiera dowolną iterowalną i zwraca nową listę, posortowaną.

sorted jest odpowiednikiem tej implementacji Pythona, ale wbudowana funkcja CPython powinna działać znacznie szybciej, ponieważ jest napisana w języku C: {]}

def sorted(iterable, key=None):
    new_list = list(iterable)    # make a new list
    new_list.sort(key=key)       # sort it
    return new_list              # return it

Kiedy użyć którego?

• Użyj list.sort, gdy nie chcesz zachować oryginału kolejność sortowania (W ten sposób będziesz mógł ponownie użyć listy na miejscu w pamięci.) i kiedy jesteś jedynym właścicielem listy (jeśli lista jest współdzielona przez inny kod a jeśli go zmutujesz, możesz wprowadzić błędy tam, gdzie ta lista jest używana.)
• użyj sorted, gdy chcesz zachować oryginalną kolejność sortowania lub gdy chcesz utworzyć nową listę, której właścicielem jest tylko twój kod lokalny.

Czy oryginalne pozycje listy mogą być pobierane po liście.Sortuj ()?

Nie-chyba że ty zrobiłem kopię siebie, że informacje są utracone, ponieważ sortowanie odbywa się na miejscu.

"a który jest szybszy? O ile szybciej?"

Aby zilustrować karę tworzenia nowej listy, użyj modułu timeit, oto nasza konfiguracja:

import timeit
setup = """
import random
lists = [list(range(10000)) for _ in range(1000)]  # list of lists
for l in lists:
    random.shuffle(l) # shuffle each list
shuffled_iter = iter(lists) # wrap as iterator so next() yields one at a time
"""

Python 2.7

>>> timeit.repeat("next(shuffled_iter).sort()", setup=setup, number = 1000)
[3.75168503401801, 3.7473005310166627, 3.753129180986434]
>>> timeit.repeat("sorted(next(shuffled_iter))", setup=setup, number = 1000)
[3.702025591977872, 3.709248117986135, 3.71071034099441]

Python 3

>>> timeit.repeat("next(shuffled_iter).sort()", setup=setup, number = 1000)
[2.797430992126465, 2.796825885772705, 2.7744789123535156]
>>> timeit.repeat("sorted(next(shuffled_iter))", setup=setup, number = 1000)
[2.675589084625244, 2.8019039630889893, 2.849375009536743]

Po kilku opiniach, zdecydowałem, że inny test będzie pożądany z innymi cechami. Tutaj podaję tę samą losowo uporządkowaną listę o długości 100 000 dla każdej iteracji 1000 razy.

import timeit
setup = """
import random
random.seed(0)
lst = list(range(100000))
random.shuffle(lst)
"""

Interpretuję tę większą różnicę sortowania wynikającą z kopiowania wspomnianego przez Martijna, ale nie dominuje ona do punktu podanego w starszej, bardziej popularnej odpowiedzi tutaj, tutaj wzrost czasu wynosi tylko około 10%

>>> timeit.repeat("lst[:].sort()", setup=setup, number = 10000)
[572.919036605, 573.1384446719999, 568.5923951]
>>> timeit.repeat("sorted(lst[:])", setup=setup, number = 10000)
[647.0584738299999, 653.4040515829997, 657.9457361929999]

Prowadziłem również powyżej na znacznie mniejszym sortowaniu i zobaczyłem, że nowa wersja sorted nadal zajmuje około 2% dłuższy czas pracy na rodzaju 1000 długości.

setup = '''
import random
random.seed(12122353453462456)
lst = list(range({length}))
random.shuffle(lst)
lists = [lst[:] for _ in range({repeats})]
it = iter(lists)
'''
t1 = 'l = next(it); l.sort()'
t2 = 'l = next(it); sorted(l)'
length = 10 ** 7
repeats = 10 ** 2
print(length, repeats)
for t in t1, t2:
    print(t)
    print(timeit(t, setup=setup.format(length=length, repeats=repeats), number=repeats))

10000000 100
l = next(it); l.sort()
610.5015971539542
l = next(it); sorted(l)
646.7786222379655

Wniosek:

Duża lista sortowana za pomocą sorted robienie kopii prawdopodobnie zdominuje różnice, ale sortowanie sama operacja dominuje, a organizowanie kodu wokół tych różnic byłoby przedwczesną optymalizacją. Używam sorted, gdy potrzebuję nowej posortowanej listy danych, i używam list.sort, gdy muszę posortować listę na miejscu, i niech to determinuje moje użycie.

Główna różnica polega na tym, że sorted(some_list) zwraca Nowy list:

a = [3, 2, 1]
print sorted(a) # new list
print a         # is not modified

I some_list.sort(), sortuje listę w miejscu:

a = [3, 2, 1]
print a.sort() # in place
print a         # it's modified

Zauważ że ponieważ a.sort() niczego nie zwraca, print a.sort() wydrukuje None.

Czy lista oryginalnych pozycji może być pobrana po liście.Sortuj ()?

Nie, ponieważ modyfikuje oryginalną listę.

The .funkcja sort() przechowuje wartość nowej listy bezpośrednio w zmiennej list; więc odpowiedź na twoje trzecie pytanie będzie brzmiała nie. Również jeśli zrobisz to używając sorted( list), wtedy możesz go użyć, ponieważ nie jest przechowywany w zmiennej list. Czasami też .metoda sort() działa jako funkcja lub mówi, że pobiera w niej argumenty.

Musisz jawnie przechowywać wartość sorted(list) w zmiennej.

Również w przypadku krótkiego przetwarzania danych prędkość nie będzie miała różnicy; ale dla długie listy; należy użyć bezpośrednio .metoda sort() do szybkiej pracy; ale znowu czeka cię nieodwracalne działanie.