lst.sort(key = lambda people: (people.height, people.weight, people.idx))

<think>嗯，用户想了解如何使用Python中的sort方法和lambda表达式对对象列表进行多重排序，特别是根据身高、体重和索引这几个属性。首先，我得回忆一下Python的sort方法的基本用法，以及lambda在其中的作用。记得sort方法可以接受一个key参数，这个参数是一个函数，用来生成排序的依据。而lambda表达式通常用来定义简单的匿名函数，适合在这里使用。 然后，多重排序指的是当第一个属性相同的情况下，按照第二个属性排序，依此类推。例如，先按身高升序排，如果身高相同，再按体重降序，如果体重还相同，再按索引升序。这时候，lambda需要返回一个元组，元组的每个元素对应一个排序的关键字。Python在比较元组时，会按元素顺序逐个比较，这正好符合多重排序的需求。 接下来要考虑的是排序的方向，升序还是降序。默认情况下，sort方法是升序排列，但如果需要降序，可以通过reverse参数或者调整key来实现。不过对于多重排序，每个属性可能有不同的排序方向，这时候需要在key函数中对需要降序的属性取相反数。例如，如果体重要降序，可以在lambda中将体重乘以-1，这样默认的升序排列实际上就变成了降序。 然后，用户提到了具体的属性：height、weight和idx。假设有一个People类，包含这三个属性。需要创建一个People对象的列表，然后对这个列表进行排序。首先需要根据height升序，如果height相同，则按weight降序，如果还相同，则按idx升序。这时候lambda表达式应该是这样的：lambda x: (x.height, -x.weight, x.idx)。这样，当height相同时，weight的相反数会被比较，实现降序，而idx保持升序。 不过要注意的是，如果weight是整数或浮点数，取相反数是可行的，但如果weight可能为零或负数，是否会影响结果？不过通常降序处理可以通过reverse参数，但在多重排序中，每个属性的排序方向不同，只能通过调整key来实现。所以使用负数来反转排序方向是常见的方法。 然后，我需要考虑示例代码的正确性。定义一个People类，生成实例列表，然后使用sort方法并传递lambda作为key。同时，可能需要处理不同的排序方向，比如第三个例子中，height升序、weight升序、idx降序，这时候的lambda应该是(x.height, x.weight, -x.idx)，因为idx需要降序，所以取负数。 另外，用户可能对reverse参数的使用有疑问，比如是否可以在多重排序中使用reverse=True。但reverse参数是针对整个排序的，不能单独为每个属性指定，所以在需要不同排序方向时，必须在key函数中处理。 最后，要提醒用户注意数据类型，例如，如果某个属性是字符串，取相反数可能会导致错误，这时候需要其他方法，比如使用自定义排序键或者转换函数。但在这个例子中，height、weight、idx都是数值类型，所以没问题。 总结一下，步骤应该是：定义对象类，创建列表，使用sort方法，lambda返回元组，元组的每个元素对应各个属性的排序键，需要降序的属性取相反数。然后通过示例代码展示不同排序需求的实现，并解释每个部分的作用。</think>在Python中，使用`sort`方法配合`lambda`表达式进行多重排序时，可以通过元组返回多个排序键值。以下是实现对象列表按身高(height)、体重(weight)、索引(idx)多重排序的详细步骤： ### 一、定义对象类 ```python class People: def __init__(self, height, weight, idx): self.height = height self.weight = weight self.idx = idx def __repr__(self): return f"({self.height}cm, {self.weight}kg, #{self.idx})" ``` ### 二、创建示例数据 ```python people_list = [ People(170, 60, 3), People(165, 55, 1), People(170, 65, 2), People(170, 60, 4) ] ``` ### 三、多重排序实现 #### 1. 基础排序：身高升序 → 体重升序 → 索引升序 ```python people_list.sort(key=lambda x: (x.height, x.weight, x.idx)) # 结果：(165cm,55kg,#1), (170cm,60kg,#3), (170cm,60kg,#4), (170cm,65kg,#2) ``` #### 2. 混合排序：身高升序 → 体重降序 → 索引升序 ```python people_list.sort(key=lambda x: (x.height, -x.weight, x.idx)) # 结果：(165cm,55kg,#1), (170cm,65kg,#2), (170cm,60kg,#3), (170cm,60kg,#4) ``` #### 3. 完全反向排序：身高降序 → 体重降序 → 索引降序 ```python people_list.sort(key=lambda x: (-x.height, -x.weight, -x.idx), reverse=True) # 等价于 people_list.sort(key=lambda x: (-x.height, -x.weight, -x.idx)) ``` ### 四、技术原理 1. **元组比较规则**：Python依次比较元组元素，`(170,65)` > `(170,60)`[^1] 2. **符号反转技巧**：通过添加负号实现降序排列，适用于数值类型属性 3. **稳定排序特性**：当多属性相同时，保留原始相对顺序 ### 五、扩展应用 ```python # 字符串+数字混合排序示例 data = ["A3", "B1", "A10", "B2"] data.sort(key=lambda x: (x[0], int(x[1:]))) # 结果: ['A3', 'A10', 'B1', 'B2'] ```