python列表排序键功能选择

Question

我有一个对象列表，想根据实例函数的返回值对它们进行排序。有两种方法可以做到这一点

from operator import methodcaller

l.sort(key=lambda x:x.f())
l.sort(key=methodcaller('f'))

一种方式比另一种更好吗？还是只是个人喜好？

Answer 1

methodcaller('f')更快，因为它可以在 C 代码中进行属性查找和方法调用。

lambda 增加了以下额外开销：

• 调用lambda 必须跳出sort() C 循环回到Python 代码。这需要一个带有关联数据的新框架对象。

• 查找方法属性是一个 Python 操作码，其开销比 C 中的直接等效操作码要多。

• 接下来从 Python 框架调用方法必须再次将该框架推入 Python 调用堆栈。 C 代码也有一个堆栈，但这要轻得多。

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您可以衡量差异：

>>> from timeit import timeit
>>> timeit('m("")', 'm = lambda s: s.lower()', number=10**7)
1.2575681940070353
>>> timeit('m("")', 'from operator import methodcaller; m = methodcaller("lower")', number=10**7)
1.061251598992385

因此，在空字符串上对 str.lower() 进行 700 万次调用后，methodcaller() 的速度大约提高了 16%。

现在，如果您的所有数据都是完全相同的类型，其中object.f 将总是绑定到相同的方法，那么您可以只使用未绑定的方法：

l.sort(key=SharedType.f)

这样您就不必在每个实例上查找它。

Answer 2

它们完全等价，但methodcaller 可能会快一点：

class Fun(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def f(self):
        return self.value

import random
from operator import methodcaller

l = [Fun(random.random()) for _ in range(10000)]

assert sorted(l, key=lambda x:x.f()) == sorted(l, key=methodcaller('f'))

%timeit sorted(l, key=lambda x:x.f())     # 100 loops, best of 3: 8.4 ms per loop
%timeit sorted(l, key=methodcaller('f'))  # 100 loops, best of 3: 7.5 ms per loop

正如@PatrickHaugh 所指出的，您也可以只使用class.f 作为更快的关键函数，但正如@MartijnPieters 所说，这只有在所有对象都属于class 类型时才有效：

%timeit sorted(l, key=Fun.f)              # 100 loops, best of 3: 6.1 ms per loop

Answer 3

我认为最好的方法是，如果l 的所有元素都属于同一类型，则为

class X:
    def __init__(self):
        ...
    def f(self):
        ...

你可以的

l.sort(key=X.f)