в чем разница между sorted(list) vs list.sort()?

• list.sort изменяет список на месте и возвращает None
• sorted принимает любой iterable и возвращает новый список, отсортированный.

sorted эквивалентно этой реализации Python, но встроенная функция CPython должна работать значительно быстрее, поскольку она написана на C:

def sorted(iterable, key=None):
    new_list = list(iterable)    # make a new list
    new_list.sort(key=key)       # sort it
    return new_list              # return it

когда использовать какой?

• использовать list.sort если вы не хотите сохранять исходный порядок сортировки (Таким образом, Вы сможете использовать список в памяти.) и когда вы являетесь единственным владельцем списка (если список используется другой код и вы мутируете его, вы можете ввести ошибки, где этот список используется.)
• использовать sorted если вы хотите сохранить исходный порядок сортировки или когда вы хотите создать новый список, только ваш код владеет.

можно ли получить исходные позиции списка после списка.сортировка ()?

нет - если вы не сделали копию себе, эта информация будет потеряна, потому что сортировка выполняется на месте.

"а что быстрее? И насколько быстрее?"

чтобы проиллюстрировать штраф за создание нового списка, используйте модуль timeit, вот наша настройка:

import timeit
setup = """
import random
lists = [list(range(10000)) for _ in range(1000)]  # list of lists
for l in lists:
    random.shuffle(l) # shuffle each list
shuffled_iter = iter(lists) # wrap as iterator so next() yields one at a time
"""

и вот наши результаты для списка хаотично расположенные 10000 целых чисел, как мы видим здесь, мы опровергнуть старый миф о расходах на создание списка:

Python 2.7

>>> timeit.repeat("next(shuffled_iter).sort()", setup=setup, number = 1000)
[3.75168503401801, 3.7473005310166627, 3.753129180986434]
>>> timeit.repeat("sorted(next(shuffled_iter))", setup=setup, number = 1000)
[3.702025591977872, 3.709248117986135, 3.71071034099441]

Python 3

>>> timeit.repeat("next(shuffled_iter).sort()", setup=setup, number = 1000)
[2.797430992126465, 2.796825885772705, 2.7744789123535156]
>>> timeit.repeat("sorted(next(shuffled_iter))", setup=setup, number = 1000)
[2.675589084625244, 2.8019039630889893, 2.849375009536743]

---

после некоторой обратной связи я решил, что еще один тест будет желательным с разными характеристиками. Здесь я предоставляю один и тот же случайно упорядоченный список длиной 100 000 для каждой итерации 1000 раз.

import timeit
setup = """
import random
random.seed(0)
lst = list(range(100000))
random.shuffle(lst)
"""

я интерпретирую разницу этого большего рода исходя из копирования, упомянутого Martijn, но он не доминирует до точки, указанной в более старом более популярном ответе здесь, здесь увеличение времени составляет всего около 10%

>>> timeit.repeat("lst[:].sort()", setup=setup, number = 10000)
[572.919036605, 573.1384446719999, 568.5923951]
>>> timeit.repeat("sorted(lst[:])", setup=setup, number = 10000)
[647.0584738299999, 653.4040515829997, 657.9457361929999]

я также пробежал выше по гораздо меньшему виду, и увидел, что новый sorted копирование версии по-прежнему занимает около 2% больше времени работы на своего рода 1000 длины.

Poke также запустил свой собственный код, вот код:

setup = '''
import random
random.seed(12122353453462456)
lst = list(range({length}))
random.shuffle(lst)
lists = [lst[:] for _ in range({repeats})]
it = iter(lists)
'''
t1 = 'l = next(it); l.sort()'
t2 = 'l = next(it); sorted(l)'
length = 10 ** 7
repeats = 10 ** 2
print(length, repeats)
for t in t1, t2:
    print(t)
    print(timeit(t, setup=setup.format(length=length, repeats=repeats), number=repeats))

он нашел для 1000000 сортировка длины, (ran 100 times) аналогичный результат, но только около 5% увеличения времени, вот результат:

10000000 100
l = next(it); l.sort()
610.5015971539542
l = next(it); sorted(l)
646.7786222379655

вывод:

большой размер списка сортируется с sorted создание копии, скорее всего, будет доминировать над различиями, но сама сортировка доминирует над операцией, и организация вашего кода вокруг этих различий будет преждевременной оптимизацией. Я бы использовал sorted когда мне нужен новый отсортированный список данных, и я хотел бы использовать list.sort когда мне нужно отсортировать список на месте, и пусть это определяет мое использование.

главное отличие в том, что sorted(some_list) возвращает a новая list:

a = [3, 2, 1]
print sorted(a) # new list
print a         # is not modified

и some_list.sort(),сортировка списка на месте:

a = [3, 2, 1]
print a.sort() # in place
print a         # it's modified

Примечание вот так a.sort() ничего не возвращает,print a.sort() печати None.

---

можно ли получить исходные позиции списка после списка.сортировка ()?

нет, потому что он изменяет исходный список.

The .функция sort () сохраняет значение нового списка непосредственно в переменной list; поэтому ответ на ваш третий вопрос будет нет. Кроме того, если вы делаете это с помощью sorted(list), то вы можете получить его использовать, потому что он не хранится в переменной list. Тоже иногда .метод sort () действует как функция, или говорят, что он принимает аргументы в нем.

вы должны хранить значение сортируется(список) в переменной явно.

также для обработки данных о скорости нет разница; но для длинных списков; вы должны непосредственно использовать .sort () метод для быстрой работы; но снова вы столкнетесь с необратимыми действиями.