读者应该注意到key=方法:

ut.sort(key=lambda x: x.count, reverse=True)

比向对象添加丰富的比较操作符快很多倍。读到这篇文章时我很惊讶(《Python in a Nutshell》第485页)。你可以通过在这个小程序上运行测试来确认这一点:

#!/usr/bin/env python
import random

class C:
    def __init__(self,count):
        self.count = count

    def __cmp__(self,other):
        return cmp(self.count,other.count)

longList = [C(random.random()) for i in xrange(1000000)] #about 6.1 secs
longList2 = longList[:]

longList.sort() #about 52 - 6.1 = 46 secs
longList2.sort(key = lambda c: c.count) #about 9 - 6.1 = 3 secs

我的，非常小的，测试显示第一种排序要慢10倍以上，但书上说它一般只慢5倍左右。他们说的原因是由于python中使用的高度优化的排序算法(timsort)。

然而，.sort(lambda)比普通的.sort()更快，这是非常奇怪的。我希望他们能解决这个问题。

# To sort the list in place...
ut.sort(key=lambda x: x.count, reverse=True)

# To return a new list, use the sorted() built-in function...
newlist = sorted(ut, key=lambda x: x.count, reverse=True)

更多关于按键排序的信息。

向对象类添加丰富的比较运算符，然后使用列表的sort()方法。 参见python中的丰富比较。

更新:虽然这种方法可以工作，但我认为来自tritych的解决方案更适合你的情况，因为更简单。

一种最快的方法是使用operator.attrgetter("count")，尤其是当列表中有很多记录时。但是，这可能运行在Python的预操作符版本上，因此最好有一个备用机制。那么，你可能想做以下事情:

try: import operator
except ImportError: keyfun= lambda x: x.count # use a lambda if no operator module
else: keyfun= operator.attrgetter("count") # use operator since it's faster than lambda

ut.sort(key=keyfun, reverse=True) # sort in-place

如果要排序的属性是属性，则可以避免导入操作符。Attrgetter并使用属性的fget方法。

例如，对于一个具有属性半径的类Circle，我们可以按照半径对圆圈列表进行排序，如下所示:

result = sorted(circles, key=Circle.radius.fget)

这并不是最著名的特性，但它常常为我节省一行导入。

它看起来很像Django ORM模型实例的列表。

为什么不这样排序呢:

ut = Tag.objects.order_by('-count')