Python中的sort()方法用于数组排序，下面以实例形式对此加以详细说明：
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一、基本形式
列表有自己的sort方法，其对列表进行原址排序，既然是原址排序，那显然元组不可能拥有这种方法，因为元组是不可修改的。
x = [4, 6, 2, 1, 7, 9]x.sort()
print x # [1, 2, 4, 6, 7, 9]
如果需要一个排序好的副本，同时保持原有列表不变，怎么实现呢
x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]
y = x[ : ]
y.sort()
print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]
print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]
注意：y = x[:] 通过分片操作将列表x的元素全部拷贝给y，如果简单的把x赋值给y：y = x，y和x还是指向同一个列表，并没有产生新的副本。
另一种获取已排序的列表副本的方法是使用sorted函数：
x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]
y = sorted(x)
print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]
print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]
sorted返回一个有序的副本，并且类型总是列表，如下：
print sorted('Python') #['P', 'h', 'n', 'o', 't', 'y']
二、自定义比较函数
可以定义自己的比较函数，然后通过参数传递给sort方法：
def comp(x, y):
if x y:
return 1
elif x y:
return -1
else:
return 0
nums = [3, 2, 8 ,0 , 1]
nums.sort(comp)
print nums # 降序排序[8, 3, 2, 1, 0]
nums.sort(cmp) # 调用内建函数cmp ，升序排序
print nums # 降序排序[0, 1, 2, 3, 8]
三、可选参数
sort方法还有两个可选参数：key和reverse
1、key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数：
x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]
x.sort(key = len)
print x # ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']
2、reverse实现降序排序，需要提供一个布尔值：
y = [3, 2, 8 ,0 , 1]
y.sort(reverse = True)
print y #[8, 3, 2, 1, 0]
Python list内置sort()方法用来排序，也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列。
示例：
1）排序基础
简单的升序排序是非常容易的。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list，新的list的元素基于小于运算符( lt )来排序。
你也可以使用list.sort()方法来排序，此时list本身将被修改。通常此方法不如sorted()方便，但是如果你不需要保留原来的list，此方法将更有效。
另一个不同就是list.sort()方法仅被定义在list中，相反地sorted()方法对所有的可迭代序列都有效。
2）key参数/函数
从python2.4开始，list.sort()和sorted()函数增加了key参数来指定一个函数，此函数将在每个元素比较前被调用。 例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写：
key参数的值为一个函数，此函数只有一个参数且返回一个值用来进行比较。这个技术是快速的因为key指定的函数将准确地对每个元素调用。
更广泛的使用情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象的序列排序，例如：
同样的技术对拥有命名属性的复杂对象也适用，例如：
3）Operator 模块函数（多级排序）
上面的key参数的使用非常广泛，因此python提供了一些方便的函数来使得访问方法更加容易和快速。operator模块有itemgetter，attrgetter，从2.6开始还增加了methodcaller方法。使用这些方法，上面的操作将变得更加简洁和快速：
operator模块还允许多级的排序，例如，先以grade，然后再以age来排序：
4）升序和降序
list.sort()和sorted()都接受一个参数reverse（True or False）来表示降序或升序排序。
例如对上面的student降序排序如下：
5）排序的稳定性和复杂排序
从python2.2开始，排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的key，则排序前后他们的先后顺序不变。
注意在排序后'blue'的顺序被保持了，即'blue', 1在'blue', 2的前面。
更复杂地你可以构建多个步骤来进行更复杂的排序，例如对student数据先以grade降序排列，然后再以age升序排列。
进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：
sorted函数不会改变原有的list，而是返回一个新的排好序的list
如果你想使用就地排序，也就是改变原list的内容，那么可以使用list.sort()的方法，这个方法的返回值是None。
另一个区别是，list.sort()方法只是list也就是列表类型的方法，只可以在列表类型上调用。而sorted方法则是可以接受任何可迭代对象。
list.sort()和sorted()函数都有一个key参数，可以用来指定一个函数来确定排序的一个优先级。比如，这个例子就是根据大小写的优先级进行排序：
key参数的值应该是一个函数，这个函数接受一个参数然后返回以一个key，这个key就被用作进行排序。这个方法很高效，因为对于每一个输入的记录只需要调用一次key函数。
一个常用的场景就是当我们需要对一个复杂对象的某些属性进行排序时：
再如：
前面我们看到的利用key-function来自定义排序，同时Python也可以通过operator库来自定义排序，而且通常这种方法更好理解并且效率更高。
operator库提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三个函数
同时还支持多层排序
list.sort()和sorted()都有一个boolean类型的reverse参数，可以用来指定升序和降序排列，默认为false，也就是升序排序，如果需要降序排列，则需将reverse参数指定为true。
排序的稳定性指，有相同key值的多个记录进行排序之后，原始的前后关系保持不变
我们可以看到python中的排序是稳定的。
我们可以利用这个稳定的特性来进行一些复杂的排序步骤，比如，我们将学生的数据先按成绩降序然后年龄升序。当排序是稳定的时候，我们可以先将年龄升序，再将成绩降序会得到相同的结果。
传统的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三个步骤：
因为元组是按字典序比较的，比较完grade之后，会继续比较i。
添加index的i值不是必须的，但是添加i值有以下好处：
现在python3提供了key-function，所以DSU方法已经不常用了
python2.x版本中，是利用cmp参数自定义排序。
python3.x已经将这个方法移除了，但是我们还是有必要了解一下cmp参数
cmp参数的使用方法就是指定一个函数，自定义排序的规则，和java等其他语言很类似
也可以反序排列
python3.x中可以用如下方式：
最为简单的方法是利用表理解，生成一个新的字典 必须要保证键值是一一对应的 d = {'one':1, 'two':2, 'three':3, 'four':4}di = {v:k for k,v in d.items()}di。
import pandas as pd。
s=pd.Series(range(10))。
s.sort_values(ascending=False)。
算法稳定性
冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，是不会再交换的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。
Python使用过程随记~
sort()函数与sorted()函数的区别：
sort是list的方法，而sorted可以对所有可迭代对象进行排序（字典，元组等）；
sort方法返回的是对已经存在的列表进行操作，会改变原有列表的值；而sorted是新建一个新的list，不改变原有的值。
一.list sort()方法
语法：
key：主要是用来比较的参数，指定对象中的一个对象用来进行排序。
reserve：默认值为reserve=False升序，reserve=True降序。
无返回值，通常如下:
指定列表中的元素排序来输出：
二.sorted
语法:
iterable：可迭代对象
key：主要是用来比较的参数，指定对象中的一个对象用来进行排序。
reserve：默认值为reserve=False升序，reserve=True降序。
利用key进行倒序排序：
或者通过reserve参数，与sort()函数一致。
若列表内元素为字典/元组，还可以通过key指定来排序：
