使用sorted()函数配合key参数和lambda表达式可轻松对字典列表排序，支持单键、多键、升降序及缺失值处理，且Python排序稳定，能保持相同键值元素的相对顺序。
说起来，给一堆字典排个序，这事儿在Python里其实挺顺手的。核心思路就是用那个
sorted()
key
lambda
要对字典列表进行排序，最直接且推荐的方法就是使用Python内置的
sorted()
key
我们通常会用
lambda
key
举个例子，假设我们有一个存储了学生信息的字典列表：
students = [
{'name': '张三', 'age': 20, 'score': 85},
{'name': '李四', 'age': 22, 'score': 92},
{'name': '王五', 'age': 20, 'score': 78},
{'name': '赵六', 'age': 21, 'score': 92}
]如果我想根据学生的年龄（
age
# 按年龄升序排序
sorted_by_age = sorted(students, key=lambda student: student['age'])
print("按年龄升序排序:")
for s in sorted_by_age:
print(s)
# 如果我想按分数降序排序，可以加上 reverse=True 参数
sorted_by_score_desc = sorted(students, key=lambda student: student['score'], reverse=True)
print("\n按分数降序排序:")
for s in sorted_by_score_desc:
print(s)这里，
lambda student: student['age']
sorted()
student
'age'
reverse=True
除了
sorted()
sort()
sorted()
# 直接在原列表上按姓名升序排序
students.sort(key=lambda student: student['name'])
print("\n原列表按姓名升序排序后:")
for s in students:
print(s)需要注意的是，
list.sort()
None
在实际场景中，我们经常会遇到需要根据多个条件来排序的情况，比如先按年龄排，年龄相同的再按分数排。Python的
sorted()
list.sort()
秘诀在于，你的
key
还是用之前的学生列表为例。如果我想先按年龄升序排序，年龄相同的学生再按分数降序排序，可以这样写：
students = [
{'name': '张三', 'age': 20, 'score': 85},
{'name': '李四', 'age': 22, 'score': 92},
{'name': '王五', 'age': 20, 'score': 78},
{'name': '赵六', 'age': 21, 'score': 92}
]
# 先按年龄升序，年龄相同的按分数降序
# 注意：分数降序需要在key中对分数取负值，因为sorted默认是升序
sorted_multi_key = sorted(students, key=lambda s: (s['age'], -s['score']))
print("按年龄升序，分数降序排序:")
for s in sorted_multi_key:
print(s)这里
key=lambda s: (s['age'], -s['score'])
sorted()
在处理真实世界的数据时，字典中的键可能并不总是完整的，有些字典可能缺少我们想要用来排序的键。如果直接访问一个不存在的键（例如
student['age']
KeyError
为了避免这种情况，我们可以利用字典的
get()
get()
例如，如果我们的学生列表中有些字典可能没有
'score'
students_with_missing_data = [
{'name': '张三', 'age': 20, 'score': 85},
{'name': '李四', 'age': 22}, # 缺少分数
{'name': '王五', 'age': 20, 'score': 78},
{'name': '赵六', 'age': 21, 'score': 92},
{'name': '钱七', 'age': 19} # 缺少分数
]如果我们要按分数排序，但有些学生没有分数，我们可以给这些缺失分数的学生一个默认值，比如0分，或者一个非常小（或大）的值，这取决于你希望它们在排序中处于什么位置。
# 按分数升序排序，缺失分数的学生默认为0分
sorted_missing_score = sorted(students_with_missing_data, key=lambda s: s.get('score', 0))
print("处理缺失分数（默认为0）后按分数升序排序:")
for s in sorted_missing_score:
print(s)
# 如果你希望缺失分数的学生排在最后，可以给一个非常大的默认值
# 比如 float('inf')，或者一个你确定不会出现的分数上限
sorted_missing_score_at_end = sorted(students_with_missing_data, key=lambda s: s.get('score', float('inf')))
print("\n处理缺失分数（排在最后）后按分数升序排序:")
for s in sorted_missing_score_at_end:
print(s)通过
s.get('score', 0)'score'
sorted()
0
在谈论排序算法时，“稳定性”是一个非常重要的概念，尤其是在处理复杂数据结构如字典列表时。简单来说，一个“稳定”的排序算法意味着，如果两个元素具有相同的排序键值，它们在排序后的相对顺序会保持不变，和它们在原始列表中的顺序一致。
Python的内置排序功能（
sorted()
list.sort()
为什么稳定性很重要呢？考虑以下场景：
你有一个学生列表，你首先想按他们的入学年份排序，然后，对于同一年入学的学生，你又想按他们的姓氏字母顺序排序。
students_stable = [
{'name': '王五', 'year': 2020, 'id': 'A003'},
{'name': '李四', 'year': 2021, 'id': 'A002'},
{'name': '张三', 'year': 2020, 'id': 'A001'},
{'name': '赵六', 'year': 2021, 'id': 'A004'}
]
# 第一次排序：按ID升序（作为初始相对顺序）
# 假设ID代表了他们进入系统的时间，我们想保留这个信息
sorted_by_id = sorted(students_stable, key=lambda s: s['id'])
print("初始按ID排序:")
for s in sorted_by_id:
print(s)
# 结果：张三(A001), 李四(A002), 王五(A003), 赵六(A004)
# 第二次排序：在第一次排序的基础上，按年份升序
# 注意这里我们是对 sorted_by_id 进行排序，而不是原始列表
sorted_by_year_then_id = sorted(sorted_by_id, key=lambda s: s['year'])
print("\n再次按年份排序（稳定性体现）:")
for s in sorted_by_year_then_id:
print(s)观察上面的例子，在按ID排序后，
张三
王五
year
张三
王五
张三
王五
year
这种特性在分阶段排序、或者当你的数据中存在大量具有相同排序键值的元素时尤其有用。它确保了额外的排序操作不会无意中打乱那些不应该被改变的相对顺序，这让数据处理的逻辑变得更加可预测和可靠。
以上就是如何对字典列表进行排序？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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