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。

我猜你的意思是：

[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

其排序如下：

sorted(l,cmp=lambda x,y: cmp(x['name'],y['name']))

sorted（）函数接受key=参数

newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=lambda d: d['name']) 

或者，您可以使用operator.itemgetter而不是自己定义函数

from operator import itemgetter
newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=itemgetter('name')) 

为完整起见，添加reverse=True以降序排序

newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=itemgetter('name'), reverse=True)

a = [{'name':'Homer', 'age':39}, ...]

# This changes the list a
a.sort(key=lambda k : k['name'])

# This returns a new list (a is not modified)
sorted(a, key=lambda k : k['name']) 

使用来自Perl的Schwartzian变换，

py = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

do

sort_on = "name"
decorated = [(dict_[sort_on], dict_) for dict_ in py]
decorated.sort()
result = [dict_ for (key, dict_) in decorated]

给予

>>> result
[{'age': 10, 'name': 'Bart'}, {'age': 39, 'name': 'Homer'}]

有关Perl Schwartzian转换的更多信息：

在计算机科学中，施瓦茨变换是一种Perl编程用于提高项目列表排序效率的习惯用法。这当排序为实际上基于元素，其中计算该属性是一项密集的操作应执行最少次数。施瓦茨学派Transform的显著之处在于它不使用命名的临时数组。

如果要按多个键对列表进行排序，可以执行以下操作：

my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Milhouse', 'age':10}, {'name':'Bart', 'age':10} ]
sortedlist = sorted(my_list , key=lambda elem: "%02d %s" % (elem['age'], elem['name']))

它相当粗糙，因为它依赖于将值转换为单个字符串表示形式进行比较，但对于包括负数在内的数字，它的工作方式与预期一样（尽管如果使用数字，则需要使用零填充来适当地格式化字符串）。