按多个列排序，其中一些列按降序排序：cmps数组是cmp函数的全局数组，包含字段名，对于desc，inv==-1，对于asc

def cmpfun(a, b):
    for (name, inv) in cmps:
        res = cmp(a[name], b[name])
        if res != 0:
            return res * inv
    return 0

data = [
    dict(name='alice', age=10), 
    dict(name='baruch', age=9), 
    dict(name='alice', age=11),
]

all_cmps = [
    [('name', 1), ('age', -1)], 
    [('name', 1), ('age', 1)], 
    [('name', -1), ('age', 1)],]

print 'data:', data
for cmps in all_cmps: print 'sort:', cmps; print sorted(data, cmpfun)

import operator

要按key='name'对词典列表进行排序：

list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))

要按key='age'对词典列表进行排序，请执行以下操作：

list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('age'))

如果性能是一个问题，我会使用operator.itemgetter而不是lambda，因为内置函数比手工制作的函数执行得更快。根据我的测试，itemgetter函数的执行速度似乎比lambda快20%左右。

从…起https://wiki.python.org/moin/PythonSpeed:

同样，内置函数的运行速度也比手工构建的等效函数快。例如，map（operator.add，v1，v2）比map（lambda x，y:x+y，v1，v2）更快。

下面是lambda与itemgetter排序速度的比较。

import random
import operator

# Create a list of 100 dicts with random 8-letter names and random ages from 0 to 100.
l = [{'name': ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase, k=8)), 'age': random.randint(0, 100)} for i in range(100)]

# Test the performance with a lambda function sorting on name
%timeit sorted(l, key=lambda x: x['name'])
13 µs ± 388 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

# Test the performance with itemgetter sorting on name
%timeit sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
10.7 µs ± 38.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

# Check that each technique produces the same sort order
sorted(l, key=lambda x: x['name']) == sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
True

这两种技术都以相同的顺序对列表进行排序（通过在代码块中执行最终语句来验证），但第一种排序速度稍快。

我一直是lambda过滤器的忠实粉丝。然而，若考虑到时间复杂性，这并不是最好的选择。

第一个选项

sorted_list = sorted(list_to_sort, key= lambda x: x['name'])
# Returns list of values

第二个选项

list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))
# Edits the list, and does not return a new list

快速比较执行时间

# First option
python3.6 -m timeit -s "list_to_sort = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Faaa', 'age':57}, {'name':'Errr', 'age':20}]" -s "sorted_l=[]" "sorted_l = sorted(list_to_sort, key=lambda e: e['name'])"

1000000个循环，最好为3个：每个循环0.736µsec

# Second option
python3.6 -m timeit -s "list_to_sort = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Faaa', 'age':57}, {'name':'Errr', 'age':20}]" -s "sorted_l=[]" -s "import operator" "list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))"

1000000个循环，最好为3个：每个循环0.438µsec

您可以使用自定义比较函数，也可以传入计算自定义排序键的函数。这通常更有效，因为每个项只计算一次键，而比较函数将被调用多次。

你可以这样做：

def mykey(adict): return adict['name']
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=mykey)

但是标准库包含一个获取任意对象项的通用例程：itemgetter。因此，请尝试以下操作：

from operator import itemgetter
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=itemgetter('name'))

import operator
a_list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))

“key”用于按任意值排序，“itemgetter”将该值设置为每个项的“name”属性。