​​在Python中对数据进行大小排序，最常用的方法是使用内置的sorted()函数和列表的sort()方法​​。​​前者返回新列表且不修改原数据，后者直接修改原列表​​。两者均支持升序/降序排列（通过reverse参数）和自定义排序规则（通过key参数）。对于复杂场景（如字典、对象），可通过lambda函数灵活定义排序逻辑。若需高性能处理，推荐使用numpy等第三方库。

Python的sorted()函数适用于所有可迭代对象（如列表、元组、字符串），返回排序后的新列表。例如，sorted([3, 1, 2])生成[1, 2, 3]。若需降序，添加reverse=True参数。sort()方法仅用于列表，直接修改原列表且无返回值，如data.sort()。两者均支持key参数实现自定义排序，例如按字符串长度排序：sorted(words, key=lambda x: len(x))。

对于复杂数据结构，如嵌套字典或对象列表，key参数结合lambda表达式可精准控制排序逻辑。例如，按学生年龄排序：sorted(students, key=lambda x: x['age'])。若需多级排序（先年龄后成绩），可指定key=lambda x: (x['age'], x['score'])。

​​总结​​：Python的排序功能既简洁又强大，内置方法已覆盖大多数需求。优先选择sorted()或sort()，复杂场景善用key参数，大数据量时考虑numpy优化性能。