list.sort 方法会就地排序列表，也就是说不会把原列表复制一份。这
也是这个方法的返回值是 None 的原因，提醒你本方法不会新建一个列
表。在这种情况下返回 None 其实是 Python 的一个惯例：如果一个函数
或者方法对对象进行的是就地改动，那它就应该返回 None，好让调用
者知道传入的参数发生了变动，而且并未产生新的对象。例
如，random.shuffle 函数也遵守了这个惯例。
用返回 None 来表示就地改动这个惯例有个弊端，那就是调用
者无法将其串联起来。而返回一个新对象的方法（比如说 str 里的
所有方法）则正好相反，它们可以串联起来调用，从而形成连贯接
口（fluent interface）。详情参见维基百科中有关连贯接口的讨论
（https://en.wikipedia.org/wiki/Fluent_interface）。
与 list.sort 相反的是内置函数 sorted，它会新建一个列表作为返回
值。这个方法可以接受任何形式的可迭代对象作为参数，甚至包括不可
变序列或生成器（见第 14 章）。而不管 sorted 接受的是怎样的参
数，它最后都会返回一个列表。
不管是 list.sort 方法还是 sorted 函数，都有两个可选的关键字参
数。
reverse
如果被设定为 True，被排序的序列里的元素会以降序输出（也就
是说把最大值当作最小值来排序）。这个参数的默认值是 False。
key
一个只有一个参数的函数，这个函数会被用在序列里的每一个元素
上，所产生的结果将是排序算法依赖的对比关键字。比如说，在对一些
字符串排序时，可以用 key=str.lower 来实现忽略大小写的排序，或
者是用 key=len 进行基于字符串长度的排序。这个参数的默认值是恒
等函数（identity function），也就是默认用元素自己的值来排序。
可选参数 key 还可以在内置函数 min() 和 max() 中起作用。
另外，还有些标准库里的函数也接受这个参数，像
itertools.groupby() 和 heapq.nlargest() 等。
下面通过几个小例子来看看这两个函数和它们的关键字参数：
这几个例子还说明了 Python 的排序算法——Timsort——是稳定的，意思是就算两个元素比不
出大小，在每次排序的结果里它们的相对位置是固定的。Timsort 在本章结尾的“杂谈”里会有
进一步的讨论。
>>> fruits = ['grape', 'raspberry', 'apple', 'banana']
>>> sorted(fruits)
['apple', 'banana', 'grape', 'raspberry'] ➊
>>> fruits
['grape', 'raspberry', 'apple', 'banana'] ➋
>>> sorted(fruits, reverse=True)
['raspberry', 'grape', 'banana', 'apple'] ➌
>>> sorted(fruits, key=len)
['grape', 'apple', 'banana', 'raspberry'] ➍
>>> sorted(fruits, key=len, reverse=True)
['raspberry', 'banana', 'grape', 'apple'] ➎
>>> fruits
['grape', 'raspberry', 'apple', 'banana'] ➏
>>> fruits.sort() ➐
>>> fruits
['apple', 'banana', 'grape', 'raspberry'] ➑
❶ 新建了一个按照字母排序的字符串列表。
❷ 原列表并没有变化。
❸ 按照字母降序排序。
❹ 新建一个按照长度排序的字符串列表。因为这个排序算法是稳定
的，grape 和 apple 的长度都是 5，它们的相对位置跟在原来的列表里是
一样的。
❺ 按照长度降序排序的结果。结果并不是上面那个结果的完全翻转，
7
7
因为用到的排序算法是稳定的，也就是说在长度一样时，grape 和 apple
的相对位置不会改变。
❻ 直到这一步，原列表 fruits 都没有任何变化。
❼ 对原列表就地排序，返回值 None 会被控制台忽略。
❽ 此时 fruits 本身被排序。
已排序的序列可以用来进行快速搜索，而标准库的 bisect 模块给我们
提供了二分查找算法。下一节会详细讲这个函数，顺便还会看看
bisect.insort 如何让已排序的序列保持有序。