9.1 ソート — sorted, sort, operator

データの並べ替え（ソート）は、プログラミングにおいて最も頻繁に行われる操作の一つです。Pythonには、強力で高速、かつ使いやすいソート機能が標準で備わっています。

本記事では、「9.1 ソート」として、Pythonにおけるソートの基本である sorted() 関数と list.sort() メソッドの違いから、operator モジュールを活用した実践的なソート手法までを詳しく解説します。

1. 2つのソート方法：sorted() と sort()

Pythonでリストなどのデータをソートする方法には、大きく分けて2種類あります。目的によって使い分けましょう。

1.1 新しいリストを作る非破壊的ソート：sorted() 関数

sorted() は組み込み関数であり、引数に渡したデータ（イテラブル）を並べ替えた新しいリストを返します。元のデータは変更されません。

numbers = [5, 2, 9, 1, 5]
# sorted()を使用
sorted_numbers = sorted(numbers)

print("元のリスト:", numbers)        # [5, 2, 9, 1, 5] (変化なし)
print("ソート後:", sorted_numbers) # [1, 2, 5, 5, 9] (新しいリスト)

リストだけでなく、タプルや辞書のキー、文字列などもソートしてリストとして返すことができます。

1.2 元のリストを直接書き換える破壊的ソート：list.sort() メソッド

リスト型のメソッドである .sort() は、そのリスト自身の中身を直接並べ替えます。新しいリストを作らないためメモリ効率が良いですが、元の順番は失われます。戻り値は None です。

numbers = [5, 2, 9, 1, 5]
# メソッドを実行（戻り値はNoneなので変数に代入しない）
numbers.sort()

print("元のリスト:", numbers) # [1, 2, 5, 5, 9] (中身が書き換わっている)

2. 降順（大きい順）への並べ替え：reverse 引数

どちらの方法でも、デフォルトでは昇順（小さい順、アルファベット順）にソートされます。 降順（大きい順、逆順）にしたい場合は、reverse=True というキーワード引数を指定します。

words = ["banana", "apple", "cherry"]

# アルファベットの逆順（降順）にソート
desc_words = sorted(words, reverse=True)
print(desc_words) # ['cherry', 'banana', 'apple']

3. ソートの基準をカスタマイズする：key 引数

要素を比較する「基準」を変更したい場合は、key 引数に「1つの引数を受け取り、比較に使う値を返す関数」を指定します。

words = ["banana", "apple", "cherry", "kiwi"]

# 単語の「長さ(len)」を基準にソートする
sorted_by_len = sorted(words, key=len)
print(sorted_by_len) # ['kiwi', 'apple', 'banana', 'cherry']

4. operator モジュールによる高度なソート

辞書のリストや、カスタムオブジェクトのリストを特定のキーや属性でソートする場合、key 引数にラムダ式（lambda x: x['age']など）を渡すこともできますが、標準ライブラリの operator モジュールを使うと、より高速かつ可読性高く記述できます。

4.1 辞書のリストをソートする：operator.itemgetter

リストの中に辞書やタプルが入っている場合、特定の値でソートするには itemgetter を使います。

from operator import itemgetter

users = [
    {"name": "Alice", "age": 25, "score": 85},
    {"name": "Bob",   "age": 20, "score": 90},
    {"name": "Carol", "age": 30, "score": 85}
]

# 'age'（年齢）を基準にソート
users_by_age = sorted(users, key=itemgetter('age'))
print(users_by_age[0]) # {'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 90}

# 複数のキーを指定することも可能（先にscoreで比較し、同点ならageで比較など）
# key=itemgetter('score', 'age')

4.2 オブジェクトのリストをソートする：operator.attrgetter

自作クラスのインスタンス（オブジェクト）が格納されたリストを、特定の属性（プロパティ）を基準にソートするには attrgetter を使います。

from operator import attrgetter

class User:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def __repr__(self):
        return f"{self.name}({self.age})"

user_objects = [User("Alice", 25), User("Bob", 20), User("Carol", 30)]

# 'age'属性を基準にソート
sorted_users = sorted(user_objects, key=attrgetter('age'))
print(sorted_users) # [Bob(20), Alice(25), Carol(30)]

5. 安定ソート (Stable Sort)

Pythonのソートアルゴリズム（Timsort）は「安定（Stable）」であることが保証されています。 これは、「ソートの基準値が同じだった場合、ソート前の順番がそのまま維持される」という性質です。

たとえば、「スコア順」でソートした後に「年齢順」でソートすると、「同じ年齢の人の中では、スコア順に並んでいる」という状態を作ることができます。複数条件のソートを行う際に非常に役立つ特性です。