很可能functools.cmp_to_key()与python的sort的底层实现密切相关。此外，cmp参数是遗留的。现代的方法是将输入项转换为支持所需的丰富比较操作的对象。

在CPython 2下。X，即使没有实现各自的富比较操作符，也可以对不同类型的对象排序。在CPython 3下。X，不同类型的对象必须显式地支持比较。参见Python如何比较字符串和int?链接到官方文件。大多数答案都依赖于这种隐含的顺序。切换到Python 3。X将需要一个新的类型来实现和统一数字和字符串之间的比较。

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。第一种使用嵌套类来利用Python的Iterable比较算法。第二个函数将这个嵌套展开到单个类中。第三种方法放弃了str的子类化，专注于性能。所有都是有时间的;第二辆快了一倍，第三辆快了近六倍。对str进行子类化并不是必需的，而且首先可能是一个坏主意，但它确实带来了某些便利。

排序字符被复制以强制按大小写排序，并交换大小写以强制小写字母优先排序;这就是“自然排序”的典型定义。我无法决定分组的类型;有些人可能更喜欢以下选项，这也会带来显著的性能优势:

d = lambda s: s.lower()+s.swapcase()

在使用的地方，比较运算符被设置为object的运算符，这样它们就不会被functools. total_orders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

自然排序既相当复杂，又定义模糊。不要忘记事先运行unicodedata.normalize(…)，并考虑使用str.casefold()而不是str.lower()。可能有一些微妙的编码问题我还没有考虑到。因此，我尝试性地推荐natsort库。我快速浏览了一下github存储库;代码维护非常出色。

All the algorithms I've seen depend on tricks such as duplicating and lowering characters, and swapping case. While this doubles the running time, an alternative would require a total natural ordering on the input character set. I don't think this is part of the unicode specification, and since there are many more unicode digits than [0-9], creating such a sorting would be equally daunting. If you want locale-aware comparisons, prepare your strings with locale.strxfrm per Python's Sorting HOW TO.

这是一个更高级的解决方案，由Claudiu和Mark Byers改进:

它使用casefold()而不是lower()来匹配字符串 您可以传递另一个键lambda来选择一个内部元素(就像您习惯使用普通排序函数一样) 它当然适用于列表。Sort, sorted, max，等等。

def natural_sort(key=None, _nsre=re.compile('([0-9]+)')):
    return lambda x: [int(text) if text.isdigit() else text.casefold()
            for text in _nsre.split(key(x) if key else x)]

使用示例:

# Original solution
data.sort(key=natural_sort)

# Select an additional key
image_files.sort(key=natural_sort(lambda x: x.original_filename))

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

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))

在PyPI上有一个名为natsort的第三方库(完全公开，我是包的作者)。对于你的情况，你可以采取以下任何一种方法:

>>> 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']

您应该注意到natsort使用通用算法，因此它应该适用于您抛出的任何输入。如果您想了解更多关于为什么选择一个库来执行此操作而不是滚动自己的函数的详细信息，请查看natsort文档的How It Works页面，特别是特殊情况无处不在!部分。

如果需要排序键而不是排序函数，请使用以下公式之一。

>>> 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']

2020年11月更新

假设一个流行的请求/问题是“如何像Windows资源管理器那样排序?”(或者不管你的操作系统的文件系统浏览器是什么)，在natsort 7.1.0版本中，有一个叫做os_sorted的函数可以做到这一点。在Windows上，它将按照与Windows资源管理器相同的顺序进行排序，而在其他操作系统上，它应该像本地文件系统浏览器一样进行排序。

>>> from natsort import os_sorted
>>> os_sorted(list_of_paths)
# your paths sorted like your file system browser

对于那些需要排序键的人，可以使用os_sort_keygen(如果只需要默认值，也可以使用os_sort_key)。

注意:在使用此函数之前，请阅读该函数的API文档，以了解其限制以及如何获得最佳结果。

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]