哈喽大家好，我是咸鱼。
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：
some_numbers = [
3.14159,
2.71828,
6.022e23,
6.626e-34,
299_792_458,
6.674e-11,
1.61803,
]
reordered_numbers = sorted(some_numbers)
print(*reordered_numbers, sep="n")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：
6.626e-34
6.674e-11
1.61803
2.71828
3.14159
299792458
6.022e+23如果我们把要排序的元素由【数字】改成【名字】，看下会发生什么：
some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
]
reordered_names = sorted(some_names)
print(*reordered_names, sep="n")输出如下：
Albert
Alexandra
Christine
Ishaan
Max
Robert
Trevor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：
some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
]
reordered_names = sorted(some_names, key=len)
print(*reordered_names, sep="n")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：
Max
Robert
Ishaan
Trevor
Albert
Alexandra
Christine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：
some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
]
def get_number_of_a_s(item):
return item.lower().count("a")
reordered_names = sorted(some_names, key=get_number_of_a_s)
print(*reordered_names, sep="n")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：
Robert
Trevor
Christine
Max
Albert
Ishaan
Alexandra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：
some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
]
reordered_names = sorted(
some_names,
key=lambda item: item.lower().count("a"),
)
print(*reordered_names, sep="n")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：
some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
]
some_names.sort(
key=lambda item: item.lower().count("a")
)
print(*some_names, sep="n")输出如下：
Robert
Trevor
Christine
Max
Albert
Ishaan
Alexandramax() 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：
import random
numbers = [random.randint(1, 50) for _ in range(20)]
print(numbers)
# 输出出列表 numbers 中的最大值
print(
max(numbers)
)
print(
max(
numbers,
key=lambda x: sum(int(y) for y in str(x)),
)
)输出如下：
[6, 8, 44, 16, 46, 43, 23, 26, 33, 28, 32, 26, 15, 38, 32, 38, 23, 13, 21, 26]
46
38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：
import itertools
some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
]
output = itertools.groupby(
some_names,
key=len,
)
for item, group in output:
print(item, list(group))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：
6 ['Robert', 'Ishaan']
3 ['Max']
6 ['Trevor']
9 ['Alexandra']
6 ['Albert']
9 ['Christine']
