简介
Python 的序列（sequence）通常指一个可迭代的容器，容器中可以存放任意类型的元素。列表和元组这两种数据类型是最常被用到的序列，python内建序列有六种，除了刚刚有说过的两种类型之外，还有字符串、Unicode字符串、buffer对像和最后一种xrange对像，这几种都是不常使用的。本文讲解了列表推导式、切片命名、列表元素排序、列表元素分组的使用方法。学习了 Python 基本的列表操作后，学习这些进阶的操作，让我们写出的代码更加优雅简洁和 pythonic 。
列表推导式
当我们想要根据某些规则来构造一个列表时，首先想到的应该是列表推导式。列表推导式简化了循环操作，例如我们想要从一个原始文件名列表中获取全部 .py 文件，在没有列表推导式的情况下，我们通常会这样做：
file_list = ['foo.py', 'bar.txt', 'spam.py', 'animal.png', 'test.py']
py_list = []
for file in file_list:
if file.endswith('.py'):
py_list.append(file)
print(py_list)
# output
['foo.py', 'spam.py', 'test.py']
</div>
而如果使用列表推导式则可简化为：
py_list = [f for f in file_list if f.endswith('.py')]
print(py_list)
# output
['foo.py', 'spam.py', 'test.py']
</div>
列表推导式的介绍网上资源很多，不再赘述。这里只强调，当你需要根据某个规则来构造一个列表时，首先应该想一想，能否使用简洁的列表推导式来实现该需求，否则再回到常规的方式。
为切片命名
Python 的列表切片使用起来非常方便，但有时也会影响代码可读性。例如有一个字符串：
record = '..........19.6..........100..........'</div>
19.6 为产品价格，100 为产品数量，那么计算总价格为:
但是如果这样写，可能过一段时间我们再来读代码时已经忘记了 record[10:14] 、record[24:27] 切出来的究竟是什么？为了解决上述问题，可以给切片命个名来增强可读性。
record = '..........19.6..........100..........' price = slice(10, 14) count = slice(24, 27) total_price = float(record[price])*int(record[count])</div>
slice 接收的参数格式为 slice(stop) 、slice(start, stop[, step]) 。如果只接收了一个参数，则等价于切片语法 [:stop] ，如果接收两个参数，则等价于切片语法 [start:stop] ，如果接收三个参数，则等价于切片语法 [start:stop:step] 。
排序
排序相关的任务通常由内置函数 sorted 完成。需要排序的元素一般存放在一个列表容器中，列表可以存放任意类型的元素，而 sorted 函数的 key 关键字使得我们能够轻松地指定元素排序的关键字，让排序变得异常简单。下面将给出几个常见的排序例子以说明 key 关键字的使用方法。注意 Python3 和 Python2 的排序方法不能通用，下面的例子只适用于 Python3 ，Python2 的排序方法未包含在本文中。
情况一
列表中的元素已经是可比较元素，直接将列表传入 sorted 函数即可返回一个已排序列表。默认为升序排列，降序排列可以指定 reverse 参数，例如：
>>> l = [3,5,4,1,8] >>> sorted(l) [1, 3, 4, 5, 8] >>> sorted(l, reverse=True) [8, 5, 4, 3, 1] >>></div>
情况二
需要排序的元素是一个元组或者字典，希望根据我指定的关键字来排序，例如有如下两个列表：
l_v1 = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
l_v2 = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]
</div>
l_v1 是一个元组列表， l_v2 是一个字典列表。对 l_v1 我们希望根据元组中第二个元素来排序，对 l_v2 我们希望根据字典的关键字 uid 进行排序。
sorted 函数接收一个关键字参数 key ，该参数指定一个可调用函数，函数返回一个值（只要是可比较的），那么 sorted 函数将根据返回的关键字对列表中的元素进行排序。
例如对上面的例子：
>>> l_v1 = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>> sorted(l_v1, key=lambda x: x[1])
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> l_v2 = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]
>>> sorted(l_v2, key=lambda x: x['uid'])
[{'lname': 'Cleese', 'uid': 1001, 'fname': 'John'}, {'lname': 'Beazley', 'uid': 1002, 'fname': 'David'}, {'lname': 'Jones', 'uid': 1003, 'fname': 'Brian'}, {'lname': 'Jones', 'uid': 1004, 'fname': 'Big'}]
</div>
这里 lambda 函数是一个常用的技巧。lambda 关键字后边的 x 是该函数接收的参数，冒号后边的表达式是该函数的返回值。对 l_v1 来说，传递给参数 x 的就是每一个元组，其返回元组的第二个元素用于排序；对 l_v2 来说，传递给参数 x 的就是列表中的每一个字典元素，其返回字典中 uid 对应的值用于排序。
除了使用匿名函数 lambda 这种通用的方法外，Python 标准库 operator 为我们提供了一个 itemgetter 函数替代我们写的 lambda 函数，且其性能会比使用 lambda 函数略有提升。
>>> from operator import itemgetter
>>> l_v1 = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>> sorted(l_v1, key=itemgetter(1))
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> l_v2 = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]
>>> sorted(l_v2, key=itemgetter('uid'))
[
{'lname': 'Cleese', 'uid': 1001, 'fname': 'John'},
{'lname': 'Beazley', 'uid': 1002, 'fname': 'David'},
{'lname': 'Jones', 'uid': 1003, 'fname': 'Brian'},
{'lname': 'Jones', 'uid': 1004, 'fname': 'Big'}
]
</div>
以上例子均是返回一个单一的值用于排序关键字，前面说过，关键字 key 接收的函数可以返回任意的可比较对象。例如在 python 中，元组是可以比较的。对元组的比较规则为首先比较元组中第一个位置上的元素，如果相等，在比较第二个位置上的元素，依次类推。回到 l_v2 的例子，假设现在需求变了，我们首先对 lname 对应的值排序，如果 lname 对应的值相等，那么再根据 fname 确定其顺序。
>>> l_v2 = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]
>>> sorted(l_v2, key=lambda x: (x['lname'], x['fname']))
[
{'lname': 'Beazley', 'uid': 1002, 'fname': 'David'},
{'lname': 'Cleese', 'uid': 1001, 'fname': 'John'},
{'lname': 'Jones', 'uid': 1004, 'fname': 'Big'},
{'lname': 'Jones', 'uid': 1003, 'fname': 'Brian'}
]
</div>
这个例子中，lambda 函数返回的不再是一个标量值，而是一个元组 (x['lname'], x['fname']) ，根据元组的比较规则，首先根据元组的第一个位置上的元素 x['lname'] 的大小排序，由于列表中有两个字典其 lname 对应的值都为 Jones，因此再根据元组第二个位置的元素 x['fname'] 的值排序，由于 Big 比 Brian 要小（按字母顺序依次比较），所以 Big 排在了前面。
同样使用 itemgetter 函数也是可以的，且性能会略有提升。此外我觉得 itemgetter 比 lambda 更加简洁和可读一点。
>>> l_v2 = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]
>>> sorted(l_v2, key=itemgetter('lname', 'fname'))
[
{'lname': 'Beazley', 'uid': 1002, 'fname': 'David'},
{'lname': 'Cleese', 'uid': 1001, 'fname': 'John'},
{'lname': 'Jones', 'uid': 1004, 'fname': 'B