Python是否有一个内置的string自然sorting函数？
使用Python 3.x，我有一个string列表，我想执行一个自然的字母sorting。
自然sorting： Windows中文件的sorting顺序。
例如，下面的列表自然sorting（我想要的）：
['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13'] 这里是上面列表的“sorting”版本（我有）：
['Elm11', 'Elm12', 'Elm2', 'elm0', 'elm1', 'elm10', 'elm13', 'elm9']
我正在寻找一个类似第一个行为的sortingfunction。
在PyPI上有一个叫做natsort的第三方库（完全公开，我是包的作者）。 对于您的情况，您可以执行以下任一操作：
>>> from natsort import natsorted, ns >>> x = ['Elm11', 'Elm12', 'Elm2', 'elm0', 'elm1', 'elm10', 'elm13', 'elm9'] >>> natsorted(x, key=lambda y: y.lower()) ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13'] >>> natsorted(x, alg=ns.IGNORECASE) # or alg=ns.IC ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']
你应该注意到， natsort使用一个通用的algorithm，所以它应该适用于任何你input的input。 如果你想了解更多的细节，你可以select一个库来实现这个function，而不是滚动自己的function，查看natsort文档的How It Works页面，特别是特殊情况！ 部分。
如果您需要sorting键而不是sortingfunction，请使用下面的公式之一。
>>> from natsort import natsort_keygen, ns >>> l1 = ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13'] >>> l2 = l1[:] >>> natsort_key1 = natsort_keygen(key=lambda y: y.lower()) >>> l1.sort(key=natsort_key1) >>> l1 ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13'] >>> natsort_key2 = natsort_keygen(alg=ns.IGNORECASE) >>> l2.sort(key=natsort_key2) >>> l2 ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']
尝试这个：
import re def natural_sort(l): convert = lambda text: int(text) if text.isdigit() else text.lower() alphanum_key = lambda key: [ convert(c) for c in re.split('([0-9]+)', key) ] return sorted(l, key = alphanum_key)
输出：
['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']
看到它在线工作： ideone 。
代码改编自： 人类sorting：自然sorting 。
马克·拜尔的答案如下：
import re def natural_sort_key(s, _nsre=re.compile('([0-9]+)')): return [int(text) if text.isdigit() else text.lower() for text in re.split(_nsre, s)]
现在这个函数可以用作任何使用它的函数的关键字，比如list.sort ， sorted ， max等等。
作为lambda：
lambda s: [int(t) if t.isdigit() else t.lower() for t in re.split('(\d+)', s)]
我写了一个基于http://www.codinghorror.com/blog/2007/12/sorting-for-humans-natural-sort-order.html的函数，它增加了仍然可以传递你自己的'key'参数的能力。; 我需要这个来执行一个包含更复杂的对象（不只是string）的自然列表。
import re def natural_sort(list, key=lambda s:s): """ Sort the list into natural alphanumeric order. """ def get_alphanum_key_func(key): convert = lambda text: int(text) if text.isdigit() else text return lambda s: [convert(c) for c in re.split('([0-9]+)', key(s))] sort_key = get_alphanum_key_func(key) list.sort(key=sort_key)
例如：
my_list = [{'name':'b'}, {'name':'10'}, {'name':'a'}, {'name':'1'}, {'name':'9'}] natural_sort(my_list, key=lambda x: x['name']) print my_list [{'name': '1'}, {'name': '9'}, {'name': '10'}, {'name': 'a'}, {'name': 'b'}]
data = ['elm13', 'elm9', 'elm0', 'elm1', 'Elm11', 'Elm2', 'elm10']
我们来分析这些数据。 所有元素的数字容量是2.而在普通文字部分'elm'有3个字母。
所以元素的最大长度是5.我们可以增加这个值来确保（例如8）。
考虑到这一点，我们有一个单线解决scheme：
data.sort(key=lambda x: '{0:0>8}'.format(x).lower())
没有正则expression式和外部库！
print(data) >>> ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'elm13']
说明：
for elm in data: print('{0:0>8}'.format(elm).lower()) >>> 0000elm0 0000elm1 0000elm2 0000elm9 000elm10 000elm11 000elm13
鉴于：
data=['Elm11', 'Elm12', 'Elm2', 'elm0', 'elm1', 'elm10', 'elm13', 'elm9']
与SergO的解决scheme类似， 没有外部库的1class轮将是 ：
data.sort(key=lambda x : int(x[3:]))
要么
sorted_data=sorted(data, key=lambda x : int(x[3:]))
说明：
该解决scheme使用sorting的关键特征来定义将用于sorting的函数。 因为我们知道每个数据条目前面都有'elm'，所以sorting函数将第三个字符后面的string部分（即int（x [3：]））转换为整数。 如果数据的数字部分位于不同的位置，则该部分的function将不得不改变。
干杯
现在，为了更多*优雅（ pythonic ） – 只是一个接触
在那里有很多的实现，而有些已经接近，没有什么能够捕捉到现代Python提供的优雅。
- 使用python进行testing（3.5.1）
- 包括一个额外的列表来演示当数字在string中间时它的工作原理
- 没有testing，但是，我假设，如果您的列表是相当大的，事先编译正则expression式会更有效率
- 如果这是一个错误的假设，我相信有人会纠正我
Quicky
from re import compile, split dre = compile(r'(\d+)') mylist.sort(key=lambda l: [int(s) if s.isdigit() else s.lower() for s in split(dre, l)])
全码
#!/usr/bin/python3 # coding=utf-8 """ Natural-Sort Test """ from re import compile, split dre = compile(r'(\d+)') mylist = ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13', 'elm'] mylist2 = ['e0lm', 'e1lm', 'E2lm', 'e9lm', 'e10lm', 'E12lm', 'e13lm', 'elm', 'e01lm'] mylist.sort(key=lambda l: [int(s) if s.isdigit() else s.lower() for s in split(dre, l)]) mylist2.sort(key=lambda l: [int(s) if s.isdigit() else s.lower() for s in split(dre, l)]) print(mylist) # ['elm', 'elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13'] print(mylist2) # ['e0lm', 'e1lm', 'e01lm', 'E2lm', 'e9lm', 'e10lm', 'E12lm', 'e13lm', 'elm']
使用时要小心
-
from os.path import split- 你将需要区分import
灵感来自
- Python Documentation – sorting如何
- 人类sorting：自然sorting
- 人类sorting
- 贡献者/评论员对这个和引用的职位
一种select是将string转换为元组，并使用扩展formsreplace数字http://wiki.answers.com/Q/What_does_expanded_form_mean
这样a90就会变成（“a”，90,0），而a1变成（“a”，1）
下面是一些示例代码（由于它从数字中删除前导0的方式，效率不高）
alist=["something1", "something12", "something17", "something2", "something25and_then_33", "something25and_then_34", "something29", "beta1.1", "beta2.3.0", "beta2.33.1", "a001", "a2", "z002", "z1"] def key(k): nums=set(list("0123456789")) chars=set(list(k)) chars=chars-nums for i in range(len(k)): for c in chars: k=k.replace(c+"0",c) l=list(k) base=10 j=0 for i in range(len(l)-1,-1,-1): try: l[i]=int(l[i])*base**j j+=1 except: j=0 l=tuple(l) print l return l print sorted(alist,key=key)
输出：
('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 1) ('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 10, 2) ('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 10, 7) ('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 2) ('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 20, 5, 'a', 'n', 'd', '_', 't', 'h', 'e', 'n', '_', 30, 3) ('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 20, 5, 'a', 'n', 'd', '_', 't', 'h', 'e', 'n', '_', 30, 4) ('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 20, 9) ('b', 'e', 't', 'a', 1, '.', 1) ('b', 'e', 't', 'a', 2, '.', 3, '.') ('b', 'e', 't', 'a', 2, '.', 30, 3, '.', 1) ('a', 1) ('a', 2) ('z', 2) ('z', 1) ['a001', 'a2', 'beta1.1', 'beta2.3.0', 'beta2.33.1', 'something1', 'something2', 'something12', 'something17', 'something25and_then_33', 'something25and_then_34', 'something29', 'z1', 'z002']
上面的答案对于显示的具体例子来说是好的，但是对于更一般的自然sorting问题，却错过了几个有用的例子。 我刚刚得到了其中一个案例，所以创build了一个更彻底的解决scheme：
def natural_sort_key(string_or_number): """ by Scott S. Lawton <scott@ProductArchitect.com> 2014-12-11; public domain and/or CC0 license handles cases where simple 'int' approach fails, eg ['0.501', '0.55'] floating point with different number of significant digits [0.01, 0.1, 1] already numeric so regex and other string functions won't work (and aren't required) ['elm1', 'Elm2'] ASCII vs. letters (not case sensitive) """ def try_float(astring): try: return float(astring) except: return astring if isinstance(string_or_number, basestring): string_or_number = string_or_number.lower() if len(re.findall('[.]\d', string_or_number)) <= 1: # assume a floating point value, eg to correctly sort ['0.501', '0.55'] # '.' for decimal is locale-specific, eg correct for the Anglosphere and Asia but not continental Europe return [try_float(s) for s in re.split(r'([\d.]+)', string_or_number)] else: # assume distinct fields, eg IP address, phone number with '.', etc. # caveat: might want to first split by whitespace # TBD: for unicode, replace isdigit with isdecimal return [int(s) if s.isdigit() else s for s in re.split(r'(\d+)', string_or_number)] else: # consider: add code to recurse for lists/tuples and perhaps other iterables return string_or_number
testing代码和几个链接（打开和closuresStackOverflow）在这里： http : //productarchitect.com/code/better-natural-sort.py
反馈欢迎。 这并不意味着是一个确定的解决scheme; 只是向前迈进了一步。
functools.cmp_to_key()很可能与pythonsorting的底层实现紧密相关。 此外， cmp参数是遗留的。 现代的方法是将input项目转换为支持所需的丰富比较操作的对象。
在CPython 2.x下，即使相应的富比较运算符尚未实现，也可以sorting不同types的对象。 在CPython 3.x下，不同types的对象必须明确地支持比较。 看看Python如何比较string和int？ 链接到官方文档 。 大部分答案都依赖于这种隐式sorting。 切换到Python 3.x将需要一个新的types来实现和统一数字和string之间的比较。
Python 2.7.12 (default, Sep 29 2016, 13:30:34) >>> (0,"foo") < ("foo",0) True
Python 3.5.2 (default, Oct 14 2016, 12:54:53) >>> (0,"foo") < ("foo",0) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unorderable types: int() < str()
有三种不同的方法。 第一个使用嵌套类来利用Python的Iterable比较algorithm。 第二个将这个嵌套展开成一个类。 第三种方法是把str划分为专注于性能。 所有的都是计时的; 第二是两倍，而第三快几乎六倍。 str子类是不需要的，而且可能是一个坏主意，但它确实带来了一定的便利。
sorting字符被复制强制按大小写sorting，大小写replace强制小写字母先sorting; 这是“自然sorting”的典型定义。 我无法决定分组的types; 有些人可能更喜欢以下，这也带来了显着的性能好处：
d = lambda s: s.lower()+s.swapcase()
在使用的地方，比较运算符被设置为object所以它们不会被functools.total_ordering忽略 。
import functools import itertools @functools.total_ordering class NaturalStringA(str): def __repr__(self): return "{}({})".format\ ( type(self).__name__ , super().__repr__() ) d = lambda c, s: [ c.NaturalStringPart("".join(v)) for k,v in itertools.groupby(s, c.isdigit) ] d = classmethod(d) @functools.total_ordering class NaturalStringPart(str): d = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s) d = staticmethod(d) def __lt__(self, other): if not isinstance(self, type(other)): return NotImplemented try: return int(self) < int(other) except ValueError: if self.isdigit(): return True elif other.isdigit(): return False else: return self.d(self) < self.d(other) def __eq__(self, other): if not isinstance(self, type(other)): return NotImplemented try: return int(self) == int(other) except ValueError: if self.isdigit() or other.isdigit(): return False else: return self.d(self) == self.d(other) __le__ = object.__le__ __ne__ = object.__ne__ __gt__ = object.__gt__ __ge__ = object.__ge__ def __lt__(self, other): return self.d(self) < self.d(other) def __eq__(self, other): return self.d(self) == self.d(other) __le__ = object.__le__ __ne__ = object.__ne__ __gt__ = object.__gt__ __ge__ = object.__ge__
import functools import itertools @functools.total_ordering class NaturalStringB(str): def __repr__(self): return "{}({})".format\ ( type(self).__name__ , super().__repr__() ) d = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s) d = staticmethod(d) def __lt__(self, other): if not isinstance(self, type(other)): return NotImplemented groups = map(lambda i: itertools.groupby(i, type(self).isdigit), (self, other)) zipped = itertools.zip_longest(*groups) for s,o in zipped: if s is None: return True if o is None: return False s_k, s_v = s[0], "".join(s[1]) o_k, o_v = o[0], "".join(o[1]) if s_k and o_k: s_v, o_v = int(s_v), int(o_v) if s_v == o_v: continue return s_v < o_v elif s_k: return True elif o_k: return False else: s_v, o_v = self.d(s_v), self.d(o_v) if s_v == o_v: continue return s_v < o_v return False def __eq__(self, other): if not isinstance(self, type(other)): return NotImplemented groups = map(lambda i: itertools.groupby(i, type(self).isdigit), (self, other)) zipped = itertools.zip_longest(*groups) for s,o in zipped: if s is None or o is None: return False s_k, s_v = s[0], "".join(s[1]) o_k, o_v = o[0], "".join(o[1]) if s_k and o_k: s_v, o_v = int(s_v), int(o_v) if s_v == o_v: continue return False elif s_k or o_k: return False else: s_v, o_v = self.d(s_v), self.d(o_v) if s_v == o_v: continue return False return True __le__ = object.__le__ __ne__ = object.__ne__ __gt__ = object.__gt__ __ge__ = object.__ge__
import functools import itertools import enum class OrderingType(enum.Enum): PerWordSwapCase = lambda s: s.lower()+s.swapcase() PerCharacterSwapCase = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s) class NaturalOrdering: @classmethod def by(cls, ordering): def wrapper(string): return cls(string, ordering) return wrapper def __init__(self, string, ordering=OrderingType.PerCharacterSwapCase): self.string = string self.groups = [ (k,int("".join(v))) if k else (k,ordering("".join(v))) for k,v in itertools.groupby(string, str.isdigit) ] def __repr__(self): return "{}({})".format\ ( type(self).__name__ , self.string ) def __lesser(self, other, default): if not isinstance(self, type(other)): return NotImplemented for s,o in itertools.zip_longest(self.groups, other.groups): if s is None: return True if o is None: return False s_k, s_v = s o_k, o_v = o if s_k and o_k: if s_v == o_v: continue return s_v < o_v elif s_k: return True elif o_k: return False else: if s_v == o_v: continue return s_v < o_v return default def __lt__(self, other): return self.__lesser(other, default=False) def __le__(self, other): return self.__lesser(other, default=True) def __eq__(self, other): if not isinstance(self, type(other)): return NotImplemented for s,o in itertools.zip_longest(self.groups, other.groups): if s is None or o is None: return False s_k, s_v = s o_k, o_v = o if s_k and o_k: if s_v == o_v: continue return False elif s_k or o_k: return False else: if s_v == o_v: continue return False return True # functools.total_ordering doesn't create single-call wrappers if both # __le__ and __lt__ exist, so do it manually. def __gt__(self, other): op_result = self.__le__(other) if op_result is NotImplemented: return op_result return not op_result def __ge__(self, other): op_result = self.__lt__(other) if op_result is NotImplemented: return op_result return not op_result # __ne__ is the only implied ordering relationship, it automatically # delegates to __eq__
>>> import natsort >>> import timeit >>> l1 = ['Apple', 'corn', 'apPlE', 'arbour', 'Corn', 'Banana', 'apple', 'banana'] >>> l2 = list(map(str, range(30))) >>> l3 = ["{} {}".format(x,y) for x in l1 for y in l2] >>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalStringA)', number=10000, globals=globals())) 362.4729259099986 >>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalStringB)', number=10000, globals=globals())) 189.7340817489967 >>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalOrdering.by(OrderingType.PerCharacterSwapCase))', number=10000, globals=globals())) 69.34636392899847 >>> print(timeit.timeit('natsort.natsorted(l3+["0"], alg=natsort.ns.GROUPLETTERS | natsort.ns.LOWERCASEFIRST)', number=10000, globals=globals())) 98.2531585780016
自然sorting既复杂又隐约定义为一个问题。 不要忘记事先运行unicodedata.normalize(...) ，并考虑使用str.casefold()而不是str.lower() 。 有可能是我没有考虑到的微妙的编码问题。 所以我暂时推荐natsort库。 我快速浏览了一下github仓库。 代码维护一直很好。
我见过的所有algorithm都依赖于复制和降低字符的技巧，以及交换案例。 虽然这会使运行时间加倍，但是替代scheme会要求对input字符集进行全面的自然sorting。 我不认为这是unicode规范的一部分，并且由于还有比[0-9]更多的unicode数字，所以创build这样的sorting也同样令人生畏。 如果你想要locale感知的比较，准备你的string与locale.strxfrm每个Python的sorting如何 。
我build议你只需使用sorted关键字参数来实现你想要的列表
例如：
to_order= [e2,E1,e5,E4,e3] ordered= sorted(to_order, key= lambda x: x.lower()) # ordered should be [E1,e2,e3,E4,e5]
>>> import re >>> sorted(lst, key=lambda x: int(re.findall(r'\d+$', x)[0])) ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']
