পাইথনের স্থিতিশীল বাছাই রয়েছে, সুতরাং যে পারফরম্যান্স কোনও সমস্যা নয় তা সহজ উপায় হল ক্ষেত্র 2 দ্বারা বাছাই করা এবং তারপরে এটিকে আবার ক্ষেত্র 1 দ্বারা বাছাই করা।
এটি আপনাকে যে ফলাফলটি দেবে তা দেবে, কেবল ধরা পড়ল এটি যদি বড় তালিকা হয় (বা আপনি প্রায়শই এটি সাজান চান) কল করা বাছাই দু'বার অগ্রহণযোগ্য ওভারহেড হতে পারে।
list1 = sorted(csv1, key=operator.itemgetter(2))
list1 = sorted(list1, key=operator.itemgetter(1))
এইভাবে এটি করা আপনার পরিস্থিতি পরিচালনা করাও সহজ করে তোলে যেখানে আপনি কিছু কলাম রিভার্স সাজিয়ে রাখতে চান, যখন প্রয়োজন তখন 'বিপরীত = সত্য' পরামিতি অন্তর্ভুক্ত করুন।
অন্যথায় আপনি আইটেমজিটারে একাধিক পরামিতিগুলি পাস করতে পারেন বা ম্যানুয়ালি একটি টিপল তৈরি করতে পারেন। এটি সম্ভবত দ্রুততর হতে চলেছে, তবে সমস্যাটি হ'ল এটি যদি ভাল হয় তবে এটি সাধারণভাবে কার্যকর হয় না যদি কিছু কলামগুলি বিপরীত অনুসারে বাছাই করতে চায় (সংখ্যার কলামগুলি তাদের উপেক্ষা করে এখনও বিপরীত হতে পারে তবে এটি স্থিতিশীল হওয়া বাছাই করে)।
সুতরাং আপনার যদি কোনও কলামের বিপরীত অনুসারে বাছাই না হয় তবে আইটেমজিটারে একাধিক যুক্তি সন্ধান করুন, যদি আপনি পারেন এবং কলামগুলি সংখ্যাসূচক নয় বা আপনি একাধিক পরপর ধরণের সাজানোর স্থিতিশীল রাখতে চান।
সম্পাদনা: মন্তব্যকারীদের যাদের সমস্যাটি আসল প্রশ্নটির উত্তর দেয় তা বোঝার ক্ষেত্রে এখানে একটি উদাহরণ রয়েছে যা সঠিকভাবে বাছাইয়ের স্থিতিশীল প্রকৃতি কীভাবে নিশ্চিত করে যে আমরা প্রতিটি কীতে পৃথক প্রকারের কাজ করতে পারি এবং একাধিক মানদণ্ডে সাজানো ডেটা দিয়ে শেষ করতে পারি:
DATA = [
('Jones', 'Jane', 58),
('Smith', 'Anne', 30),
('Jones', 'Fred', 30),
('Smith', 'John', 60),
('Smith', 'Fred', 30),
('Jones', 'Anne', 30),
('Smith', 'Jane', 58),
('Smith', 'Twin2', 3),
('Jones', 'John', 60),
('Smith', 'Twin1', 3),
('Jones', 'Twin1', 3),
('Jones', 'Twin2', 3)
]
# Sort by Surname, Age DESCENDING, Firstname
print("Initial data in random order")
for d in DATA:
print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))
print('''
First we sort by first name, after this pass all
Twin1 come before Twin2 and Anne comes before Fred''')
DATA.sort(key=lambda row: row[1])
for d in DATA:
print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))
print('''
Second pass: sort by age in descending order.
Note that after this pass rows are sorted by age but
Twin1/Twin2 and Anne/Fred pairs are still in correct
firstname order.''')
DATA.sort(key=lambda row: row[2], reverse=True)
for d in DATA:
print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))
print('''
Final pass sorts the Jones from the Smiths.
Within each family members are sorted by age but equal
age members are sorted by first name.
''')
DATA.sort(key=lambda row: row[0])
for d in DATA:
print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))
এটি একটি চলমান উদাহরণ, তবে এটি চালানো লোককে বাঁচাতে আউটপুটটি হ'ল:
Initial data in random order
Jones Jane 58
Smith Anne 30
Jones Fred 30
Smith John 60
Smith Fred 30
Jones Anne 30
Smith Jane 58
Smith Twin2 3
Jones John 60
Smith Twin1 3
Jones Twin1 3
Jones Twin2 3
First we sort by first name, after this pass all
Twin1 come before Twin2 and Anne comes before Fred
Smith Anne 30
Jones Anne 30
Jones Fred 30
Smith Fred 30
Jones Jane 58
Smith Jane 58
Smith John 60
Jones John 60
Smith Twin1 3
Jones Twin1 3
Smith Twin2 3
Jones Twin2 3
Second pass: sort by age in descending order.
Note that after this pass rows are sorted by age but
Twin1/Twin2 and Anne/Fred pairs are still in correct
firstname order.
Smith John 60
Jones John 60
Jones Jane 58
Smith Jane 58
Smith Anne 30
Jones Anne 30
Jones Fred 30
Smith Fred 30
Smith Twin1 3
Jones Twin1 3
Smith Twin2 3
Jones Twin2 3
Final pass sorts the Jones from the Smiths.
Within each family members are sorted by age but equal
age members are sorted by first name.
Jones John 60
Jones Jane 58
Jones Anne 30
Jones Fred 30
Jones Twin1 3
Jones Twin2 3
Smith John 60
Smith Jane 58
Smith Anne 30
Smith Fred 30
Smith Twin1 3
Smith Twin2 3
বিশেষভাবে নোট করুন কীভাবে দ্বিতীয় পদক্ষেপে reverse=Trueপ্যারামিটার প্রথম নামগুলিকে ক্রমে রাখে যেখানে কেবল বাছাই করলে তালিকার বিপরীতে তৃতীয় সাজানোর কীটির জন্য কাঙ্ক্ষিত ক্রম হারাতে পারে।