为了记录，下面是Mark Byers的简单解决方案的另一个变体，类似于Walter Tross建议的解决方案，避免调用isdigit()。这不仅使它更快，而且还避免了可能发生的问题，因为与regex \d+相比，isdigit()将更多的unicode字符视为数字。

import re
from itertools import cycle

_re_digits = re.compile(r"(\d+)")


def natural_comparison_key(key):
    return tuple(
        int(part) if is_digit else part
        for part, is_digit in zip(_re_digits.split(key), cycle((False, True)))
    )

考虑到:

data = ['Elm11', 'Elm12', 'Elm2', 'elm0', 'elm1', 'elm10', 'elm13', 'elm9']

类似于SergO的解决方案，没有外部库的1-liner将是:

data.sort(key=lambda x: int(x[3:]))

or

sorted_data = sorted(data, key=lambda x: int(x[3:]))

解释:

该解决方案使用sort的关键特性来定义将用于排序的函数。因为我们知道每个数据条目前面都有'elm'，排序函数将字符串中第三个字符之后的部分(即int(x[3:]))转换为整数。如果数据的数值部分在不同的位置，那么函数的这部分将不得不改变。

我建议您简单地使用关键字参数sorted来实现所需的列表 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]

下面是马克·拜尔回答的一个更加python化的版本:

import re

def natural_sort_key(s, _nsre=re.compile('([0-9]+)')):
    return [int(text) if text.isdigit() else text.lower()
            for text in _nsre.split(s)]

现在这个函数可以在任何使用它的函数中用作键，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)]

完全可重复的演示代码:

import re
natsort = lambda s: [int(t) if t.isdigit() else t.lower() for t in re.split('(\d+)', s)]
L = ["a1", "a10", "a11", "a2", "a22", "a3"]   
print(sorted(L, key=natsort))  
# ['a1', 'a2', 'a3', 'a10', 'a11', 'a22'] 

本职位的价值

我的观点是提供一个可以普遍应用的非正则表达式解决方案。 我将创建三个函数:

find_first_digit，这是我从@AnuragUniyal借来的。它将查找字符串中第一个数字或非数字的位置。 Split_digits是一个生成器，它将字符串分成数字块和非数字块。当它是数字时，它也会产生整数。 Natural_key只是将split_digits包装成一个元组。这是我们用来排序，最大，最小的键。

功能

def find_first_digit(s, non=False):
    for i, x in enumerate(s):
        if x.isdigit() ^ non:
            return i
    return -1

def split_digits(s, case=False):
    non = True
    while s:
        i = find_first_digit(s, non)
        if i == 0:
            non = not non
        elif i == -1:
            yield int(s) if s.isdigit() else s if case else s.lower()
            s = ''
        else:
            x, s = s[:i], s[i:]
            yield int(x) if x.isdigit() else x if case else x.lower()

def natural_key(s, *args, **kwargs):
    return tuple(split_digits(s, *args, **kwargs))

我们可以看到它是一般的，因为我们可以有多个数字块:

# Note that the key has lower case letters
natural_key('asl;dkfDFKJ:sdlkfjdf809lkasdjfa_543_hh')

('asl;dkfdfkj:sdlkfjdf', 809, 'lkasdjfa_', 543, '_hh')

或保留大小写敏感:

natural_key('asl;dkfDFKJ:sdlkfjdf809lkasdjfa_543_hh', True)

('asl;dkfDFKJ:sdlkfjdf', 809, 'lkasdjfa_', 543, '_hh')

我们可以看到它以适当的顺序对OP的列表进行排序

sorted(
    ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13'],
    key=natural_key
)

['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']

但它也可以处理更复杂的列表:

sorted(
    ['f_1', 'e_1', 'a_2', 'g_0', 'd_0_12:2', 'd_0_1_:2'],
    key=natural_key
)

['a_2', 'd_0_1_:2', 'd_0_12:2', 'e_1', 'f_1', 'g_0']

我的正则表达式等价于

def int_maybe(x):
    return int(x) if str(x).isdigit() else x

def split_digits_re(s, case=False):
    parts = re.findall('\d+|\D+', s)
    if not case:
        return map(int_maybe, (x.lower() for x in parts))
    else:
        return map(int_maybe, parts)
    
def natural_key_re(s, *args, **kwargs):
    return tuple(split_digits_re(s, *args, **kwargs))

data = ['elm13', 'elm9', 'elm0', 'elm1', 'Elm11', 'Elm2', 'elm10']

让我们分析一下数据。所有元素的数字容量为2。在常见的字面部分“elm”中有3个字母。

所以，元素的最大长度是5。我们可以增加这个值以确保(例如，增加到8)。

记住这一点，我们有一个简单的解决方案:

data.sort(key=lambda x: '{0:0>8}'.format(x).lower())

没有正则表达式和外部库!

print(data)

>>> ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'elm13']

解释:

for elm in data:
    print('{0:0>8}'.format(elm).lower())

>>>
0000elm0
0000elm1
0000elm2
0000elm9
000elm10
000elm11
000elm13