原始数据：
m_list = [{'markname': '大众', 'sm_type': 1.5, 'sm_zh': 0.4},
{'markname': '特斯拉', 'sm_type': 0, 'sm_zh': 0.3},
{'markname': '宝马', 'sm_type': 2, 'sm_zh': 0.95},
{'markname': '奔驰', 'sm_type': 1, 'sm_zh': 0.6},
{'markname': '五菱宏光', 'sm_type': 1, 'sm_zh': 0.5}]
这是一组商标数据，初步的要求是按照相似类型：sm_type倒叙，中文相似度：sm_zh倒叙排列，我们可以这样写：
sorted(tm_list, key=lambda tm: (tm["sm_type"], tm["sm_zh"]), reverse=True)
结果：
[
{'markname': '宝马', 'sm_type': 2, 'sm_zh': 0.95},
{'markname': '大众', 'sm_type': 1.5, 'sm_zh': 0.4},
{'markname': '奔驰', 'sm_type': 1, 'sm_zh': 0.6},
{'markname': '五菱宏光', 'sm_type': 1, 'sm_zh': 0.5},
{'markname': '特斯拉', 'sm_type': 0, 'sm_zh': 0.3}]
结果正确无误，但是需求你们的懂的，就像是女朋友的脸，风云变幻。果然，很快变化来了。我们需要根据：sm_type倒叙，sm_zh倒叙，markname长度正序排列，这时候多列排序的规则不再一致，所以reverse就显得力不从心了。按照名称长短正序排列的话 “烨辰” 应该在 “意迪拉凯” 前面
那我们该如何解决这个问题呢，Python中还封装了另一个好用的方法，就是“-”号排序。Like This：
sorted(tm_list, key=lambda tm: (-tm["sm_type"], -tm["sm_zh"], len(tm["markname"])))
排序中加“-”号的为倒叙，不加“-”号的为正序，我们看一下排序结果：
[
{'markname': '宝马', 'sm_type': 2, 'sm_zh': 0.95},
{'markname': '大众', 'sm_type': 1.5, 'sm_zh': 0.4},
{'markname': '奔驰', 'sm_type': 1, 'sm_zh': 0.6},
{'markname': '五菱宏光', 'sm_type': 1, 'sm_zh': 0.5},
{'markname': '特斯拉', 'sm_type': 0, 'sm_zh': 0.3}]