排序不支持原生比较的对象

问题

你想排序类型相同的对象,但是他们不支持原生的比较操作。

解决方案

内置的 sorted() 函数有一个关键字参数 key ,可以传入一个 callable 对象给 它,这个 callable 对象对每个传入的对象返回一个值,这个值会被 sorted 用来排序 这些对象。比如,如果你在应用程序里面有一个 User 实例序列,并且你希望通过他们 的 user_id 属性进行排序,你可以提供一个以 User 实例作为输入并输出对应 user_id 值的 callable 对象。比如:

class User: 
    def __init__(self, user_id): 
        self.user_id = user_id
    def __repr__(self): 
        return 'User({})'.format(self.user_id)
def sort_notcompare(): 
    users = [User(23), User(3), User(99)] 
    print(users) 
    print(sorted(users, key=lambda u: u.user_id))

另外一种方式是使用 operator.attrgetter() 来代替 lambda 函数:

>>> from operator import attrgetter 
>>> sorted(users, key=attrgetter('user_id')) 
[User(3), User(23), User(99)] 
>>>

讨论

选择使用 lambda 函数或者是 attrgetter() 可能取决于个人喜好。但是, attrgetter() 函数通常会运行的快点,并且还能同时允许多个字段进行比较。这 个跟 operator.itemgetter() 函数作用于字典类型很类似(参考 1.13 小节)。例如, 如果 User 实例还有一个 first_name 和 last_name 属性,那么可以向下面这样排序:

by_name = sorted(users, key=attrgetter('last_name', 'first_name'))

同样需要注意的是,这一小节用到的技术同样适用于像 min() 和 max() 之类的函 数。比如:

>>> min(users, key=attrgetter('user_id')) 
User(3) 
>>> max(users, key=attrgetter('user_id')) 
User(99) 
内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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