如果区域设置不受关注,在Python中对字符串进行排序的最快方法是

import numpy as np
import timeit

# randChar is workaround for MemoryError in mtrand.RandomState.choice
# https://stackoverflow.com/questions/25627161/how-to-solve-memory-error-in-mtrand-randomstate-choice
def randChar(f,numGrp,N) :
   things = [f%x for x in range(numGrp)]
   return [things[x] for x in np.random.choice(numGrp,N)]

N=int(1e7)
K=100
id3 = randChar("id%010d",N//K,N)   # small groups (char)
timeit.Timer("id3.sort()","from __main__ import id3").timeit(1) # 6.8 seconds

N = 1e7
K = 100
id3 = sample(sprintf("id%010d",1:(N/K)),N,TRUE)
system.time(sort(id3,method="radix"))

R实际上是所有字符串,这意味着它有一个“全局字符缓存”,它充当了程序使用的所有字符串的中心字典.这有其优点：数据占用的内存较少,某些算法(如基数排序)可以利用这种结构来实现更高的速度.对于诸如示例中的情况尤其如此,其中唯一字符串的数量相对于向量的大小较小.另一方面,它也有它的缺点：全局字符缓存阻止对字符数据的多线程写访问.

在Python中,afaik只有字符串文字被实习.例如：

 >>> 'abc' is 'abc'
 True
 >>> x = 'ab'
 >>> (x + 'c') is 'abc'
 False

在实践中,这意味着,除非您将数据直接嵌入到程序文本中,否则不会实现任何内容.

现在,对于您的原始问题：“在python中对字符串进行排序的最快方法是什么？”使用python datatable包可以实现与R相当的非常好的速度.这是从一组1024中随机选择的N =10?字符串的基准测试：

import datatable as dt
import pandas as pd
import random
from time import time
n = 10**8
src = ["%x" % random.getrandbits(10) for _ in range(n)]
f0 = dt.Frame(src)
p0 = pd.DataFrame(src)
f0.to_csv("test1e8.csv")

t0 = time(); f1 = f0.sort(0); print("datatable: %.3fs" % (time()-t0))
t0 = time(); src.sort(); print("list.sort: %.3fs" % (time()-t0))
t0 = time(); p1 = p0.sort_values(0); print("pandas:    %.3fs" % (time()-t0))

哪个产生：

datatable: 1.465s / 1.462s / 1.460s (multiple runs)
list.sort: 44.352s
pandas:    395.083s

R(v3.4.2)中的相同数据集：

> require(data.table)
> DT = fread("test1e8.csv")
> system.time(sort(DT$C1,method="radix"))
   user  system elapsed 
  6.238   0.585   6.832 
> system.time(DT[order(C1)])
   user  system elapsed 
  4.275   0.457   4.738 
> system.time(setkey(DT,C1))  # sort in-place
   user  system elapsed 
  3.020   0.577   3.600