python 把[('yellow', 3), ('apple', 2), ('yarn', 2), ('need', 2)]排序为[('yellow', 3), ('apple', 2),('need', 2), ('yarn', 2)]

可以使用sorted函数对列表进行排序，排序的关键字可以用lambda函数指定。

代码如下：

lst = [('yellow', 3), ('apple', 2), ('yarn', 2), ('need', 2)]
lst = sorted(lst, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
print(lst)

输出结果为：

[('yellow', 3), ('apple', 2), ('need', 2), ('yarn', 2)]

解释一下：

- sorted函数会返回一个新的已排序的列表，原列表不变。
- key参数指定排序的关键字，这里用了一个lambda函数，先按照数值降序排列，再按照字母升序排列。

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python 把[('yellow', 3), ('apple', 2), ('yarn', 2), ('need', 2)]排序为[('yellow', 3), ('need', 2), ('yarn', 2), ('apple', 2)]

可以使用sorted函数，通过key参数指定排序的依据，例如按照第二个元素的大小进行倒序排序，即：

sorted([('yellow', 3), ('apple', 2), ('yarn', 2), ('need', 2)], key=lambda x: x[1], reverse=True)

输出结果为：

[('yellow', 3), ('need', 2), ('yarn', 2), ('apple', 2)]

hadoop2中的yarn和hadoop3中的yarn区别

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，负责集群中的资源分配和任务调度。在Hadoop 2和Hadoop 3中，YARN的功能有所不同。

在Hadoop 2中，YARN引入了资源管理的概念，将集群资源划分为多个容器，每个容器可以运行一个应用程序。YARN的主要组件包括资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）。ResourceManager负责整个集群的资源分配和任务调度，而NodeManager负责单个节点上的资源管理和任务执行。YARN的设计使得Hadoop可以同时运行多个应用程序，并更好地适应不同类型的工作负载。

在Hadoop 3中，YARN进一步改进了资源管理和任务调度的能力。其中最重要的改进是引入了容器的动态调整功能，可以根据应用程序的需求动态调整容器的资源大小。此外，Hadoop 3还引入了GPU支持、容器级别的资源隔离和优先级调度等新特性，提升了集群的性能和灵活性。

总结一下，Hadoop 2中的YARN主要关注资源管理和任务调度，而Hadoop 3中的YARN在此基础上进一步改进了资源管理的能力，并引入了一些新特性来提升集群的性能和灵活性。