Есть ли в Python встроенная функция для естественной сортировки строк? - PullRequest
223 голосов
/ 29 января 2011

Используя Python 3.x, у меня есть список строк, для которых я хотел бы выполнить естественную сортировку по алфавиту.

Естественная сортировка: Порядок сортировки файлов в Windows.

Например, следующий список естественно отсортирован (что я хочу):

['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']

А вот «отсортированная» версия приведенного выше списка (что у меня есть):

['Elm11', 'Elm12', 'Elm2', 'elm0', 'elm1', 'elm10', 'elm13', 'elm9']

Я ищу функцию сортировки, которая ведет себя как первая.

Ответы [ 15 ]

2 голосов
/ 11 января 2017

Скорее всего functools.cmp_to_key() тесно связано с базовой реализацией сортировки Python. Кроме того, параметр cmp является устаревшим. Современный способ заключается в преобразовании входных элементов в объекты, которые поддерживают требуемые операции расширенного сравнения.

В CPython 2.x объекты разнородных типов можно упорядочить, даже если соответствующие операторы расширенного сравнения не были реализованы. В CPython 3.x объекты разных типов должны явно поддерживать сравнение. См. Как Python сравнивает string и int? , который ссылается на официальную документацию . Большинство ответов зависят от этого неявного порядка. Переход на Python 3.x потребует нового типа для реализации и унификации сравнений между числами и строками.

Python 2.7.12 (default, Sep 29 2016, 13:30:34) 
>>> (0,"foo") < ("foo",0)
True  
Python 3.5.2 (default, Oct 14 2016, 12:54:53) 
>>> (0,"foo") < ("foo",0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: unorderable types: int() < str()

Есть три разных подхода. Первый использует вложенные классы, чтобы использовать преимущества алгоритма сравнения Iterable в Python. Второй разворачивает это вложение в один класс. Третий отказывается от подкласса str, чтобы сосредоточиться на производительности. Все рассчитано; второй в два раза быстрее, а третий почти в шесть раз быстрее. Подклассы str не требуются, и, вероятно, изначально были плохой идеей, но они имеют определенные удобства.

Символы сортировки дублируются для принудительного упорядочения по регистру и меняются регистром для принудительной сортировки букв нижнего регистра; это типичное определение «натуральный сорт». Я не мог определиться с типом группировки; некоторые могут предпочесть следующее, что также дает значительные преимущества в производительности:

d = lambda s: s.lower()+s.swapcase()

При использовании операторы сравнения устанавливаются на object, поэтому они не будут игнорироваться functools.total_ordering.

import functools
import itertools


@functools.total_ordering
class NaturalStringA(str):
    def __repr__(self):
        return "{}({})".format\
            ( type(self).__name__
            , super().__repr__()
            )
    d = lambda c, s: [ c.NaturalStringPart("".join(v))
                        for k,v in
                       itertools.groupby(s, c.isdigit)
                     ]
    d = classmethod(d)
    @functools.total_ordering
    class NaturalStringPart(str):
        d = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s)
        d = staticmethod(d)
        def __lt__(self, other):
            if not isinstance(self, type(other)):
                return NotImplemented
            try:
                return int(self) < int(other)
            except ValueError:
                if self.isdigit():
                    return True
                elif other.isdigit():
                    return False
                else:
                    return self.d(self) < self.d(other)
        def __eq__(self, other):
            if not isinstance(self, type(other)):
                return NotImplemented
            try:
                return int(self) == int(other)
            except ValueError:
                if self.isdigit() or other.isdigit():
                    return False
                else:
                    return self.d(self) == self.d(other)
        __le__ = object.__le__
        __ne__ = object.__ne__
        __gt__ = object.__gt__
        __ge__ = object.__ge__
    def __lt__(self, other):
        return self.d(self) < self.d(other)
    def __eq__(self, other):
        return self.d(self) == self.d(other)
    __le__ = object.__le__
    __ne__ = object.__ne__
    __gt__ = object.__gt__
    __ge__ = object.__ge__
import functools
import itertools


@functools.total_ordering
class NaturalStringB(str):
    def __repr__(self):
        return "{}({})".format\
            ( type(self).__name__
            , super().__repr__()
            )
    d = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s)
    d = staticmethod(d)
    def __lt__(self, other):
        if not isinstance(self, type(other)):
            return NotImplemented
        groups = map(lambda i: itertools.groupby(i, type(self).isdigit), (self, other))
        zipped = itertools.zip_longest(*groups)
        for s,o in zipped:
            if s is None:
                return True
            if o is None:
                return False
            s_k, s_v = s[0], "".join(s[1])
            o_k, o_v = o[0], "".join(o[1])
            if s_k and o_k:
                s_v, o_v = int(s_v), int(o_v)
                if s_v == o_v:
                    continue
                return s_v < o_v
            elif s_k:
                return True
            elif o_k:
                return False
            else:
                s_v, o_v = self.d(s_v), self.d(o_v)
                if s_v == o_v:
                    continue
                return s_v < o_v
        return False
    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(self, type(other)):
            return NotImplemented
        groups = map(lambda i: itertools.groupby(i, type(self).isdigit), (self, other))
        zipped = itertools.zip_longest(*groups)
        for s,o in zipped:
            if s is None or o is None:
                return False
            s_k, s_v = s[0], "".join(s[1])
            o_k, o_v = o[0], "".join(o[1])
            if s_k and o_k:
                s_v, o_v = int(s_v), int(o_v)
                if s_v == o_v:
                    continue
                return False
            elif s_k or o_k:
                return False
            else:
                s_v, o_v = self.d(s_v), self.d(o_v)
                if s_v == o_v:
                    continue
                return False
        return True
    __le__ = object.__le__
    __ne__ = object.__ne__
    __gt__ = object.__gt__
    __ge__ = object.__ge__
import functools
import itertools
import enum


class OrderingType(enum.Enum):
    PerWordSwapCase         = lambda s: s.lower()+s.swapcase()
    PerCharacterSwapCase    = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s)


class NaturalOrdering:
    @classmethod
    def by(cls, ordering):
        def wrapper(string):
            return cls(string, ordering)
        return wrapper
    def __init__(self, string, ordering=OrderingType.PerCharacterSwapCase):
        self.string = string
        self.groups = [ (k,int("".join(v)))
                            if k else
                        (k,ordering("".join(v)))
                            for k,v in
                        itertools.groupby(string, str.isdigit)
                      ]
    def __repr__(self):
        return "{}({})".format\
            ( type(self).__name__
            , self.string
            )
    def __lesser(self, other, default):
        if not isinstance(self, type(other)):
            return NotImplemented
        for s,o in itertools.zip_longest(self.groups, other.groups):
            if s is None:
                return True
            if o is None:
                return False
            s_k, s_v = s
            o_k, o_v = o
            if s_k and o_k:
                if s_v == o_v:
                    continue
                return s_v < o_v
            elif s_k:
                return True
            elif o_k:
                return False
            else:
                if s_v == o_v:
                    continue
                return s_v < o_v
        return default
    def __lt__(self, other):
        return self.__lesser(other, default=False)
    def __le__(self, other):
        return self.__lesser(other, default=True)
    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(self, type(other)):
            return NotImplemented
        for s,o in itertools.zip_longest(self.groups, other.groups):
            if s is None or o is None:
                return False
            s_k, s_v = s
            o_k, o_v = o
            if s_k and o_k:
                if s_v == o_v:
                    continue
                return False
            elif s_k or o_k:
                return False
            else:
                if s_v == o_v:
                    continue
                return False
        return True
    # functools.total_ordering doesn't create single-call wrappers if both
    # __le__ and __lt__ exist, so do it manually.
    def __gt__(self, other):
        op_result = self.__le__(other)
        if op_result is NotImplemented:
            return op_result
        return not op_result
    def __ge__(self, other):
        op_result = self.__lt__(other)
        if op_result is NotImplemented:
            return op_result
        return not op_result
    # __ne__ is the only implied ordering relationship, it automatically
    # delegates to __eq__
>>> import natsort
>>> import timeit
>>> l1 = ['Apple', 'corn', 'apPlE', 'arbour', 'Corn', 'Banana', 'apple', 'banana']
>>> l2 = list(map(str, range(30)))
>>> l3 = ["{} {}".format(x,y) for x in l1 for y in l2]
>>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalStringA)', number=10000, globals=globals()))
362.4729259099986
>>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalStringB)', number=10000, globals=globals()))
189.7340817489967
>>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalOrdering.by(OrderingType.PerCharacterSwapCase))', number=10000, globals=globals()))
69.34636392899847
>>> print(timeit.timeit('natsort.natsorted(l3+["0"], alg=natsort.ns.GROUPLETTERS | natsort.ns.LOWERCASEFIRST)', number=10000, globals=globals()))
98.2531585780016

Естественная сортировка довольно сложна и неопределенно определяется как проблема. Не забудьте заранее запустить unicodedata.normalize(...) и рассмотреть возможность использования str.casefold() вместо str.lower(). Возможно, есть тонкие проблемы с кодированием, которые я не рассматривал. Поэтому я рекомендую библиотеку natsort . Я быстро взглянул на репозиторий github; обслуживание кода было звездным.

Все алгоритмы, которые я видел, зависят от уловок, таких как дублирование и понижение символов, а также от случая замены. Хотя это удваивает время выполнения, альтернатива потребует полного естественного упорядочения во входном наборе символов. Я не думаю, что это является частью спецификации Unicode, и так как в Unicode намного больше цифр, чем [0-9], создание такой сортировки было бы в равной степени пугающим. Если вы хотите сравнения с учетом локали, подготовьте свои строки с locale.strxfrm для Python's Сортировка HOW TO .

2 голосов
/ 11 декабря 2014

Приведенные выше ответы хороши для показанного конкретного примера , но пропускают несколько полезных случаев для более общего вопроса естественной сортировки. Я только попал в один из этих случаев, поэтому создал более тщательное решение:

def natural_sort_key(string_or_number):
    """
    by Scott S. Lawton <scott@ProductArchitect.com> 2014-12-11; public domain and/or CC0 license

    handles cases where simple 'int' approach fails, e.g.
        ['0.501', '0.55'] floating point with different number of significant digits
        [0.01, 0.1, 1]    already numeric so regex and other string functions won't work (and aren't required)
        ['elm1', 'Elm2']  ASCII vs. letters (not case sensitive)
    """

    def try_float(astring):
        try:
            return float(astring)
        except:
            return astring

    if isinstance(string_or_number, basestring):
        string_or_number = string_or_number.lower()

        if len(re.findall('[.]\d', string_or_number)) <= 1:
            # assume a floating point value, e.g. to correctly sort ['0.501', '0.55']
            # '.' for decimal is locale-specific, e.g. correct for the Anglosphere and Asia but not continental Europe
            return [try_float(s) for s in re.split(r'([\d.]+)', string_or_number)]
        else:
            # assume distinct fields, e.g. IP address, phone number with '.', etc.
            # caveat: might want to first split by whitespace
            # TBD: for unicode, replace isdigit with isdecimal
            return [int(s) if s.isdigit() else s for s in re.split(r'(\d+)', string_or_number)]
    else:
        # consider: add code to recurse for lists/tuples and perhaps other iterables
        return string_or_number

Тестовый код и несколько ссылок (вкл и выкл StackOverflow) здесь: http://productarchitect.com/code/better-natural-sort.py

Обратная связь приветствуется. Это не должно быть окончательным решением; просто шаг вперед.

0 голосов
/ 12 марта 2018
a = ['H1', 'H100', 'H10', 'H3', 'H2', 'H6', 'H11', 'H50', 'H5', 'H99', 'H8']
b = ''
c = []

def bubble(bad_list):#bubble sort method
        length = len(bad_list) - 1
        sorted = False

        while not sorted:
                sorted = True
                for i in range(length):
                        if bad_list[i] > bad_list[i+1]:
                                sorted = False
                                bad_list[i], bad_list[i+1] = bad_list[i+1], bad_list[i] #sort the integer list 
                                a[i], a[i+1] = a[i+1], a[i] #sort the main list based on the integer list index value

for a_string in a: #extract the number in the string character by character
        for letter in a_string:
                if letter.isdigit():
                        #print letter
                        b += letter
        c.append(b)
        b = ''

print 'Before sorting....'
print a
c = map(int, c) #converting string list into number list
print c
bubble(c)

print 'After sorting....'
print c
print a

Подтверждения

Bubble Sort Домашнее задание

Как читать строку по одной букве за раз в Python

0 голосов
/ 14 августа 2017

Я предлагаю вам просто использовать key аргумент ключевого слова sorted, чтобы получить желаемый список
Например:

to_order= [e2,E1,e5,E4,e3]
ordered= sorted(to_order, key= lambda x: x.lower())
    # ordered should be [E1,e2,e3,E4,e5]
0 голосов
/ 29 января 2011
>>> import re
>>> sorted(lst, key=lambda x: int(re.findall(r'\d+$', x)[0]))
['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...