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。

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。

让我就这一需求提出自己的看法:

from typing import Tuple, Union, Optional, Generator


StrOrInt = Union[str, int]


# On Python 3.6, string concatenation is REALLY fast
# Tested myself, and this fella also tested:
# https://blog.ganssle.io/articles/2019/11/string-concat.html
def griter(s: str) -> Generator[StrOrInt, None, None]:
    last_was_digit: Optional[bool] = None
    cluster: str = ""
    for c in s:
        if last_was_digit is None:
            last_was_digit = c.isdigit()
            cluster += c
            continue
        if c.isdigit() != last_was_digit:
            if last_was_digit:
                yield int(cluster)
            else:
                yield cluster
            last_was_digit = c.isdigit()
            cluster = ""
        cluster += c
    if last_was_digit:
        yield int(cluster)
    else:
        yield cluster
    return


def grouper(s: str) -> Tuple[StrOrInt, ...]:
    return tuple(griter(s))

现在如果我们有这样的列表:

filelist = [
    'File3', 'File007', 'File3a', 'File10', 'File11', 'File1', 'File4', 'File5',
    'File9', 'File8', 'File8b1', 'File8b2', 'File8b11', 'File6'
]

我们可以简单地使用key= kwarg来进行自然排序:

>>> sorted(filelist, key=grouper)
['File1', 'File3', 'File3a', 'File4', 'File5', 'File6', 'File007', 'File8', 
'File8b1', 'File8b2', 'File8b11', 'File9', 'File10', 'File11']

当然，这里的缺点是，就像现在一样，该函数将对大写字母在小写字母之前进行排序。

我将把不区分大小写的grouper的实现留给读者:-)

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)))
    )

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'] 

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。