Python 按字母顺序对字符串进行排序（一文讲透）

💡一则或许对你有用的小广告

欢迎加入小哈的星球 ，你将获得：专属的项目实战 / 1v1 提问 / Java 学习路线 / 学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论

• 新项目:《从零手撸：仿小红书（微服务架构）》 正在持续爆肝中，基于 Spring Cloud Alibaba + Spring Boot 3.x + JDK 17...，点击查看项目介绍 ;
• 《从零手撸：前后端分离博客项目（全栈开发）》 2 期已完结，演示链接： http://116.62.199.48/ ;

截止目前， 星球 内专栏累计输出 82w+ 字，讲解图 3441+ 张，还在持续爆肝中.. 后续还会上新更多项目，目标是将 Java 领域典型的项目都整一波，如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯，权限管理，Spring Cloud Alibaba 微服务等等，已有 2900+ 小伙伴加入学习 ，欢迎点击围观

前言：为什么需要对字符串排序？

在编程实践中，我们经常需要对文本数据进行整理和分析。例如，当处理用户输入的单词列表、整理文件名或生成报告时，按字母顺序对字符串进行排序是一项基础但至关重要的技能。对于 Python 开发者而言，掌握这一操作不仅能提升代码的效率，还能增强数据处理的灵活性。

本篇文章将从零开始，逐步讲解如何用 Python 实现字符串排序，并通过实际案例帮助读者理解不同方法的应用场景。无论是编程新手还是有一定经验的开发者，都能在本文中找到适合自己的知识内容。

基础方法：使用 sorted() 函数与 sort() 方法

1.1 什么是字符串排序？

字符串排序的直观目标是将字符串中的字符或单词按照字母表顺序重新排列。例如，将字符串 "cba" 排序后得到 "abc"。但实际应用中，我们可能需要对字符串中的单词列表进行排序，例如将 "banana apple orange" 转换为 "apple banana orange"。

1.2 sorted() 函数：返回新列表

Python 的 sorted() 函数是排序操作的核心工具之一。它接受一个可迭代对象（如字符串或列表），并返回排序后的 新列表，而原对象保持不变。

示例 1：排序单个字符串

original_str = "dcba"
sorted_chars = sorted(original_str)
print("排序后的字符列表：", sorted_chars)  # 输出：['a', 'b', 'c', 'd']
print("原字符串未改变：", original_str)    # 输出：dcba

比喻理解：这就像将书架上的书逐本取出，按字母顺序排列到新书架上，原书架的书籍位置不变。

示例 2：排序单词列表

words = ["cherry", "apple", "banana"]
sorted_words = sorted(words)
print("排序后的单词列表：", sorted_words)  # 输出：['apple', 'banana', 'cherry']

1.3 sort() 方法：原地修改列表

sort() 是列表对象的内置方法，它直接修改原列表，不返回新列表。

words = ["cherry", "apple", "banana"]
words.sort()
print("原列表已排序：", words)  # 输出：['apple', 'banana', 'cherry']

对比表格： | 方法 | 返回值类型 | 是否修改原对象 | |--------------|------------|----------------| | sorted() | 新列表 | 否 | | list.sort() | None | 是 |

进阶技巧：自定义排序规则

2.1 排序对象的底层逻辑

Python 的排序默认基于 Unicode 码点值。例如，大写字母的码点值小于小写字母，因此 "Apple" 会排在 "apple" 之前。若需自定义规则，可通过 key 参数指定排序依据。

示例：忽略大小写排序

mixed_case = ["Apple", "banana", "Cherry"]
sorted_case_insensitive = sorted(mixed_case, key=lambda s: s.lower())
print(sorted_case_insensitive)  # 输出：['Apple', 'banana', 'Cherry']

2.2 反向排序：reverse=True

通过设置 reverse=True 可实现降序排列：

numbers_str = "3 1 4 1 5 9"
sorted_numbers = sorted(numbers_str.split(), reverse=True)
print(sorted_numbers)  # 输出：['9', '5', '4', '3', '1', '1']

2.3 处理复杂结构：元组或对象排序

当需要根据字符串的其他属性排序时，例如按单词长度排序：

words = ["Python", "is", "awesome"]
sorted_by_length = sorted(words, key=lambda s: len(s))
print(sorted_by_length)  # 输出：['is', 'Python', 'awesome']

特殊场景与常见问题

3.1 字符串与列表的转换

直接对字符串调用 sorted() 会返回字符列表，但若需保持字符串格式，需用 join() 合并：

original_str = "cba"
sorted_str = ''.join(sorted(original_str))
print(sorted_str)  # 输出：'abc'

3.2 处理非字母字符

若字符串包含数字或符号，排序结果可能不符合预期。例如：

str_with_symbols = "b3a2c1"
sorted_chars = sorted(str_with_symbols)
print(sorted_chars)  # 输出：['1', '2', '3', 'a', 'b', 'c']

此时需根据需求决定是否过滤非字母字符：

import re
clean_str = re.sub(r'[^a-zA-Z]', '', str_with_symbols)
sorted_letters = sorted(clean_str)
print(sorted_letters)  # 输出：['a', 'b', 'c']

3.3 Unicode 字符的排序挑战

对于非拉丁字母（如中文字符），排序需依赖 Unicode 码点。例如：

chinese_chars = "你好世界"
sorted_chinese = sorted(chinese_chars)
print(sorted_chinese)  # 输出：['你', '好', '世', '界']

但实际码点顺序可能与直观认知不同，需结合具体场景处理。

实战案例：排序句子中的单词

案例描述

假设需要将句子 "The quick brown fox jumps over the lazy dog" 中的单词按字母顺序排列，并忽略大小写。

解决方案

sentence = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
words = sentence.split()
sorted_words = sorted(words, key=lambda word: word.lower())
sorted_sentence = ' '.join(sorted_words)
print(sorted_sentence)

输出结果：

The brown dog fox jumps lazy over quick the

知识点总结

1. 使用 split() 将字符串分割为单词列表
2. key=lambda word: word.lower() 确保排序时忽略大小写
3. join() 将排序后的列表还原为字符串

性能优化与最佳实践

4.1 小数据集 vs 大数据集

• 小数据集：直接使用 sorted() 或 sort() 即可
• 大数据集：考虑优化排序算法（如自定义键函数的计算效率）

4.2 内存占用问题

sorted() 会生成新列表，若原始数据极大，需评估内存消耗。此时可考虑：

sorted_generator = (word for word in sorted(words))

结论：掌握字符串排序的核心价值

通过本文的学习，读者应能：

1. 理解 sorted() 和 sort() 的区别与应用场景
2. 根据需求自定义排序规则
3. 处理实际开发中的复杂场景（如混合大小写、特殊字符）

Python 的排序功能灵活强大，但需注意其底层逻辑（如 Unicode 码点）。对于初学者，建议从基础语法开始，逐步尝试更复杂的案例。随着实践积累，排序操作将成为处理文本数据的得力工具，助力开发者高效完成从数据清洗到分析的全流程任务。