list.sort の概要（リストを“その場で”並べ替える）
list.sort は、リストの要素を指定した順序で並べ替えるメソッドです。元のリストを直接変更するインプレース操作で、戻り値は None（何も返しません）。基本は昇順、引数で降順や並べ替え基準を指定できます。
nums = [5, 2, 9, 1]
nums.sort()
print(nums) # [1, 2, 5, 9]
基本構文と引数（ここが重要）
reverse で降順にする
reverse=True を渡すと降順になります。インプレースなので、呼び出し後のリストが更新されます。
nums = [5, 2, 9, 1]
nums.sort(reverse=True)
print(nums) # [9, 5, 2, 1]
key で“並べ替え基準”を指定する
key=関数 を渡すと、各要素にその関数を適用した値を並べ替えの指標として使います。複雑な並べ替えを簡潔に書ける重要機能です。
words = ["Zoo", "apple", "Banana"]
words.sort(key=str.lower) # 大小無視のあいうえお順
print(words) # ['apple', 'Banana', 'Zoo']
sorted との違い（インプレースか、新しいリストか）
sort は“破壊的”、sorted は“非破壊”
- list.sort(): 元のリストを変更し、戻り値は None。
- sorted(iterable): 新しい並べ替え済みリストを返し、元は変えない。
nums = [4, 2, 9, 1]
res = sorted(nums) # 新しいリスト
print(nums) # [4, 2, 9, 1]
print(res) # [1, 2, 4, 9]
元の順序を保持したい場合や、タプル・集合・辞書のキーなど“リスト以外”を並べ替えたい場合は sorted を使うのが自然です。
現場で役立つ key の設計（重要ポイントを深掘り）
長さや絶対値など「派生値」で並べる
words = ["tea", "espresso", "latte"]
words.sort(key=len) # 文字数順
print(words) # ['tea', 'latte', 'espresso']
nums = [-10, 3, -2, 8]
nums.sort(key=abs) # 絶対値順
print(nums) # [3, -2, 8, -10]
複合条件は「タプルキー」にする
タプルは辞書順で比較されます。先に第一条件、同点なら第二条件…と自然に並びます。
items = [("coffee", 350), ("tea", 280), ("juice", 280)]
items.sort(key=lambda x: (x[1], x[0])) # 価格→名前
print(items)
# [('juice', 280), ('tea', 280), ('coffee', 350)]
安定ソートを活かす（同点の元順序は保たれる）
Python の sort は安定です。先に“弱い条件”で並べ、次に“強い条件”で並べ替えると、前の条件の相対順序を保ったまま整います。
rows = [
("A", 2), ("B", 1), ("C", 2), ("D", 1)
]
rows.sort(key=lambda x: x[0]) # 名前順
rows.sort(key=lambda x: x[1]) # 点数順（同点の名前順が維持される）
print(rows)
# [('B', 1), ('D', 1), ('A', 2), ('C', 2)]
よくある落とし穴と安全策
戻り値は None（チェーンしない）
nums = [3, 1, 2]
result = nums.sort()
print(result) # None
# 並べ替え結果は nums 自体に反映される
型が混在すると比較不能でエラー
Python 3 では異種型（例: 文字列と数値）の大小比較はできません。事前に型をそろえるか、key で比較対象を統一してください。
data = ["10", 2, "30"]
# data.sort() # TypeError
data.sort(key=str) # 文字列として比較
print(data) # [2, '10', '30'] ← 表示上は混在に注意
ロケールや読み仮名順は自前で定義する
日本語の“辞書順/読み順”は用途により異なるため、必要なら key に正規化関数（ひらがな化、濁点除去など）を組み込んで定義します。
例題で身につける（定番から一歩先まで）
例題1：商品を価格の昇順、同価格なら名前順
products = [
{"name": "coffee", "price": 350},
{"name": "tea", "price": 280},
{"name": "juice", "price": 280},
]
products.sort(key=lambda p: (p["price"], p["name"]))
for p in products:
print(p["name"], p["price"])
# tea 280 / juice 280 / coffee 350
例題2：ファイル名を“数値として”自然順に
files = ["file2.txt", "file10.txt", "file1.txt"]
files.sort(key=lambda s: int(s.removeprefix("file").removesuffix(".txt")))
print(files) # ['file1.txt', 'file2.txt', 'file10.txt']
例題3：大文字小文字を無視して並べる
names = ["taro", "Hanako", "JIRO"]
names.sort(key=str.casefold) # casefold は lower より包括的
print(names) # ['Hanako', 'JIRO', 'taro']
例題4：安定ソートで二段階の整列
scores = [
{"name": "A", "math": 80, "eng": 70},
{"name": "B", "math": 80, "eng": 85},
{"name": "C", "math": 90, "eng": 60},
]
scores.sort(key=lambda x: x["eng"]) # 英語昇順
scores.sort(key=lambda x: x["math"]) # 数学昇順（安定）
for s in scores:
print(s["name"], s["math"], s["eng"])
# B 80 85 / A 80 70 / C 90 60
パフォーマンスの考え方（規模とコストの見積もり）
計算量は概ね O(n log n)
大量データでも十分高速ですが、key 関数が重いと全体が遅くなります。key 内で高コスト処理を行う場合は、あらかじめ結果をフィールドに持たせる、または「装飾・ソート・剥がし」（Schwartzian transform）を用いて計算を一回に抑えると効果的です。
items = ["file2.txt", "file10.txt", "file1.txt"]
decorated = [(int(s[4:-4]), s) for s in items]
decorated.sort()
items = [s for _, s in decorated]
print(items) # ['file1.txt', 'file2.txt', 'file10.txt']
メモリを節約したいなら sort を選ぶ
結果のコピーが不要なら list.sort が基本。複数バージョン（元と並べ替え後）を同時に持ちたいときだけ sorted を使い分けます。
まとめ
list.sort は「元のリストをその場で並べ替える」メソッドで、reverse と key により降順や柔軟な並べ替え基準を設定できます。戻り値は None、異種型の比較は不可、Python のソートは安定であるため“段階的整列”が可能。元を残す必要があるなら sorted、インプレースで十分なら sort。key を賢く設計し、必要ならタプルキーや事前計算を使えば、初心者でも意図どおりに速く正確な並べ替えが書けます。