使用python语言编写代码实现，不使用numpy 与 pandas，二维数据为列表套列表的格式：从文件中读取数据，计算二维数据中每列数据的总和并排序

可以使用Python内置的文件操作函数来读取文件，然后使用循环和条件语句计算每列数据的总和，最后使用sorted函数对结果进行排序。

以下是示例代码：

# 打开文件并读取数据
with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 将数据转换为二维列表
data = [line.strip().split(',') for line in lines]

# 计算每列数据的总和并存储在字典中
sums = {}
for row in data:
    for i, val in enumerate(row):
        if i not in sums:
            sums[i] = 0
        sums[i] += float(val)

# 对结果进行排序并输出
sorted_sums = sorted(sums.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for col, total in sorted_sums:
    print(f'Column {col+1}: {total}')

其中，假设数据文件名为`data.txt`，每行数据以逗号分隔。首先使用`with`语句打开文件并读取所有行数据，然后将每行数据转换为一个列表，最终得到一个二维列表`data`。

接下来使用两层循环遍历每列数据，并将每列数据的总和存储在一个字典`sums`中。循环中使用`enumerate`函数可以同时获得数据值和对应的列索引。

最后使用`sorted`函数对字典按照总和进行排序，得到一个包含元组的列表`sorted_sums`，其中每个元组包含列索引和对应的总和。循环输出排序后的结果即可。