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這節課，我們來教大家如何獲得列表的最大最小值，你可能會說，我直接用sorted排序函式不就可以了，排序之後去除掉首尾的元素不就可以獲得最大值了嗎？但是這種情況僅適用於純數字或者純字串，那麼假如有一個員工的物件，它有工作id，姓名，工資等屬性，那麼該如何排序呢？這裡就需要引入heapq模組，Python中的heapq模組提供了一種堆佇列heapq型別,這樣實現堆排序等演算法就相當方便,這裡我們就來詳解Python中heapq模組的用法，假如現在有一個列表：

import heapq grades = [32, 43, 654, 34, 666]

這時候，我想獲得列表中最大的3個數字，這裡我們可以用heapq，然後呼叫nlargest，第一個引數是最大元素的個數，這裡我們希望獲得最大的3個數字，第二個引數是你要查詢的資料集，所以這裡是grades，執行：

print(heapq.nlargest(3, grades))

你看，打印出了最大的3個數字： 這只是對數字的簡單排序，如果現在我們有一個這樣的複雜的列表：

stocks = [ {'ticker':'AAPL', 'price':201}, {'ticker':'GOOG', 'price':800}, {'ticker':'FB', 'price':54}, {'ticker':'MSFT', 'price':68} ]

它是一個字典的列表，假如現在我想買股票，我想找到其中最便宜的2個股票，當然這裡你一眼就可以看出來，但是假如我們有成千上萬條資料呢？這裡就是heapq的用武之地了，和之前一樣，前2個引數分別是個數和列表，現在，我們想按照字典中的price這個key值排序，這裡就需要第三個引數了，它是一個Lambda函式，對於每一個stock，我們取price這個key值：

print(heapq.nsmallest(2, stocks, key=lambda stock: stock['price']))

執行，你看： 成功的輸出了最便宜的2個股票。 所以，當面對一個簡單的列表，這裡只需要2個引數，但是當遇到一個自定義的物件或者複雜的資料集，就需要根據需要，定製第三個引數了。 更多精彩內容盡在視訊中！ 本文固定連結：

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