下面是马克·拜尔斯的另一个版本的回答。这个版本演示了如何传入一个属性名，该属性名将用于计算列表中的对象。

def natural_sort(l, attrib):
    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.__dict__[attrib])]
    return sorted(l, key=alphanum_key)

results = natural_sort(albums, 'albumid')

其中albums是一个Album实例列表，albumid是一个字符串属性，名义上包含数字。

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。

上面的答案对于上面给出的具体例子是有用的，但对于更普遍的自然排序问题，却遗漏了几个有用的例子。我刚刚被其中一个案例咬了一口，所以想出了一个更彻底的解决方案:

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, e.g.
        ['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, e.g. to correctly sort ['0.501', '0.55']
            # '.' for decimal is locale-specific, e.g. 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, e.g. 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

测试代码和几个链接(在StackOverflow上和关闭)在这里: http://productarchitect.com/code/better-natural-sort.py

欢迎您的反馈。这并不是一个明确的解决方案;只是向前迈出了一步。

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))

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。

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))