list.sort 和 sorted 用哪个比较好？
排序是编程经常遇到的场景，在 Python 中，对一个列表进行排序有两种方法，一个是 list.sort 可以对列表原地排序，另一个是 Python 的内建方法 sorted，它不改变原始列表，而是返回一个新的列表，那到底用哪一个呢？
如果你不想改变原始列表，那肯定选择 sorted 啊，如果改变不改变都无所谓呢？本文就来回到这个问题。
可以先大胆猜测一下，sorted 不改变原始列表，相当于内部对列表进行了深 copy，这个过程必然更占用内存，更慢一些。
现在我们通过实际运行来比较一下：
内存占用比较
先看下结果：
代码：
import random
import resource
import sys
import time
from sniffing import FunctionSniffingClass
def list_sort(arr):
return arr.sort()
def sorted_builtin(arr):
return sorted(arr)
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 2:
sys.exit("Please run: python (sort|sorted)")
elif sys.argv[1] == "sorted":
func = sorted_builtin
elif sys.argv[1] == "sort":
func = list_sort
else:
sys.exit("Please run: python (sort|sorted)")
# Lib Testing Code
arr = [random.randint(0, 50) for r in range(1_000_000)]
mythread = FunctionSniffingClass(func, arr)
mythread.start()
used_mem = 0
max_memory = 0
memory_usage_refresh = 0.005 # Seconds
while 1:
time.sleep(memory_usage_refresh)
used_mem = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
if used_mem > max_memory:
max_memory = used_mem
# Check to see if the function call is complete
if mythread.isShutdown():
# Uncomment if yu want to see the results
# print(mythread.results)
break
print("\nMAX Memory Usage:", round(max_memory / (2 ** 20), 3), "MB")
很明显，内建的 sorted 函数占用的内存更多。代码用到了 FunctionSniffingClass 类，这里就不展开了，完整代码请访问：https://github.com/DahlitzFlorian/list-sort-vs-sorted-list/tree/master/memory_measurement
速度比较
测试代码：
import random
from somedecorators import timeit
@timeit()
def list_sort(arr):
return arr.sort()
@timeit()
def sorted_builtin(arr):
return sorted(arr)
def main():
arr = [random.randint(0, 50) for r in range(10_000_000)]
sorted_builtin(arr)
list_sort(arr)
if __name__ == "__main__":
main()
最后
从结果来看，符合预期，如果不考虑是否改变原始列表的顺序，无论是内存占用还是速度，list.sort 总是更优秀。
但是，请记住，这 list.sort 仅适用于列表，而 sorted 接受任何可迭代对象。此外，如果您使用 list.sort，您将丢失原始列表的次序。
如果有帮助，请点赞、在看、关注支持，感谢。
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