Python中key参数的含义及用法

雪线上的树

我们在使用 sorted() 或 map() 函数的时候，都会看到里面有一个 key 参数
其实这个 key 参数也存在于其他内置函数中（例如 min()、max() 等），那么我们今天就来了解一下 key 参数的含义以及用途吧！
sorted() 中的 key

我们来看下面这段代码：

1. some_numbers = [
2.     3.14159,
3.     2.71828,
4.     6.022e23,
5.     6.626e-34,
6.     299_792_458,
7.     6.674e-11,
8.     1.61803,
9. ]
11. reordered_numbers = sorted(some_numbers)
13. print(*reordered_numbers, sep="\n")

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reordered_numbers = sorted(some_numbers) 这一行代码使用 Python 的内置函数 sorted() 对 some_numbers 列表中的数值进行排序
*reordered_numbers 将列表中的元素作为参数传递给 print() 函数，其中解包操作符 * 逐个解包列表中的元素，这相当于在括号内直接用逗号分隔每个元素
输出如下：

1. 6.626e-34
2. 6.674e-11
3. 1.61803
4. 2.71828
5. 3.14159
6. 299792458
7. 6.022e+23

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如果我们把要排序的元素由【数字】改成【名字（字符串）】，看下会发生什么

1. some_names = [
2.     "Robert",
3.     "Ishaan",
4.     "Max",
5.     "Trevor",
6.     "Alexandra",
7.     "Albert",
8.     "Christine",
9. ]
11. reordered_names = sorted(some_names)
12. print(*reordered_names, sep="\n")

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输出如下：

1. Albert
2. Alexandra
3. Christine
4. Ishaan
5. Max
6. Robert
7. Trevor

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可以看到是按照名字的字母顺序进行排序，那如果我们想要根据名称的长度来进行排序呢？
也就是说，我想自己定义排序的规则，这便是 key 参数的使用场景了
我们可以把自定义的规则用函数的形式表示出来，然后再把函数名作为 key 参数的值

1. some_names = [
2.     "Robert",
3.     "Ishaan",
4.     "Max",
5.     "Trevor",
6.     "Alexandra",
7.     "Albert",
8.     "Christine",
9. ]
11. reordered_names = sorted(some_names, key=len)
12. print(*reordered_names, sep="\n")

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首先列表中 some_names 的每个元素都作为参数传递给函数 len() ，然后 sorted() 使用 len() 返回的值来确定元素的顺序
输出如下：

1. Max
2. Robert
3. Ishaan
4. Trevor
5. Albert
6. Alexandra
7. Christine

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上面我们说过可以把自定义的规则用函数的形式表示出来，然后再把函数名作为 key 参数的值
这里的函数可以是：

• 内置函数
  
• 自定义函数
  
• 匿名函数（lambda）
  

下面是一个自定义函数的例子

1. some_names = [
2.     "Robert",
3.     "Ishaan",
4.     "Max",
5.     "Trevor",
6.     "Alexandra",
7.     "Albert",
8.     "Christine",
9. ]
11. def get_number_of_a_s(item):
12.     return item.lower().count("a")
14. reordered_names = sorted(some_names, key=get_number_of_a_s)
15. print(*reordered_names, sep="\n")

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函数 get_number_of_a_s() 将输入字符串转换为小写，并计算字母 “a” 的出现次数。该函数返回此计数，用于 sorted() 确定新列表中元素的顺序。输出如下：

1. Robert
2. Trevor
3. Christine
4. Max
5. Albert
6. Ishaan
7. Alexandra

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由于 sorted() 通过按升序对数值进行排序来处理数值，因此没有“a”的名称首先出现，因为 .count("a") 这些名称的返回 0
"Max" 并且是 "Albert" 下一个，因为它们包含一个出现的 “a”。 "Max" 列在最前面，因为它在原始列表中出现之前 "Albert" 。接下来是出现两次和三次 “a” 的名称
下面是一个 lambda 函数的例子

1. some_names = [
2.     "Robert",
3.     "Ishaan",
4.     "Max",
5.     "Trevor",
6.     "Alexandra",
7.     "Albert",
8.     "Christine",
9. ]
11. reordered_names = sorted(
12.     some_names,
13.     key=lambda item: item.lower().count("a"),
14. )
15. print(*reordered_names, sep="\n")

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list.sort() 中的 key

sorted()

• 返回一个新的排序列表
  
• 不会修改原始列表
  
• 可以给定一个自定义的比较函数
  

list.sort()

• 对列表进行原地排序
  
• 会修改原始列表
  
• 不能给定一个自定义的比较函数
  

我们来看看列表的排序函数 list.sort()，需要注意的是：list.sort() 不像内置函数 sorted() 那样返回一个新的排序列表，而是对原有列表进行排序

1. some_names = [
2.     "Robert",
3.     "Ishaan",
4.     "Max",
5.     "Trevor",
6.     "Alexandra",
7.     "Albert",
8.     "Christine",
9. ]
11. some_names.sort(
12.     key=lambda item: item.lower().count("a")
13. )
14. print(*some_names, sep="\n")

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输出如下：

1. Robert
2. Trevor
3. Christine
4. Max
5. Albert
6. Ishaan
7. Alexandra

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max() 和 min() 中的 key

不单单 sorted() 和 list.sort() 函数有 key 参数，max()\min() 里面也有
比如说我想返回一个随机列表中的最大值，并自定义了比较规则

1. import random
3. numbers = [random.randint(1, 50) for _ in range(20)]
5. print(numbers)
7. # 输出出列表 numbers 中的最大值
8. print(
9.     max(numbers)
10. )
12. print(
13.     max(
14.         numbers,
15.         key=lambda x: sum(int(y) for y in str(x)),
16.     )
17. )

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输出如下：

1. [6, 8, 44, 16, 46, 43, 23, 26, 33, 28, 32, 26, 15, 38, 32, 38, 23, 13, 21, 26]
2. 46
3. 38

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其中 key 参数的值为 lambda 函数，使用 lambda 函数来自定义规则，计算列表中每个元素的各位数之和，并找出其中的最大值：

• str(x) 将整数转换为字符串，int(y) 将字符串转换为整数，然后 sum() 函数计算了该数字的各位数之和。
  
• max() 函数根据这个规则找到了列表中数字各位数之和最大的那个数字
  

其他

除此之外，像 heapq 模块中的nlargest() 和 nsmallest() 函数、itertools 模块中的groupby() 函数也有 key 参数
我们来看个例子，使用 itertools.groupby() 函数，将名字列表 some_names 按照名字长度进行分组，并将分组结果打印输出

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3. import itertools
5. some_names = [
6.     "Robert",
7.     "Ishaan",
8.     "Max",
9.     "Trevor",
10.     "Alexandra",
11.     "Albert",
12.     "Christine",
13. ]
15. output = itertools.groupby(
16.     some_names,
17.     key=len,
18. )
19. for item, group in output:
20.     print(item, list(group))

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函数 itertools.groupby() 有两个参数（第二个参数是可选的）。第一个参数是包含数据的可迭代对象，第二个参数是 key
key=len 表示按照元素的长度进行分组。groupby() 函数将根据指定的 key 返回一个迭代器，该迭代器产生一对元素，第一个元素是分组的键（这里是名字的长度），第二个元素是对应的分组中的元素。
输出如下：

1. 6 ['Robert', 'Ishaan']
2. 3 ['Max']
3. 6 ['Trevor']
4. 9 ['Alexandra']
5. 6 ['Albert']
6. 9 ['Christine']

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来源:https://www.cnblogs.com/djdjdj123/p/18458804
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