Python实现排序函数的攻略如下：
1. 了解排序算法
首先，在Python中实现排序函数需要对各种排序算法有一定的了解，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等等。了解这些算法可以帮助开发者更好地实现排序函数。
2. 选择排序算法
这里以选择排序算法为例进行说明。选择排序的原理是：先找到序列中的最小值，把它放在第一位；然后在剩下的序列中找到最小值，放在第二位；以此类推，直到整个序列有序。选择排序的时间复杂度是O(n^2)，不太适合处理大数据量的排序。
下面是Python实现选择排序的代码：
def select_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n - 1):
min_index = i
for j in range(i + 1, n):
if arr[j] < arr[min_index]:
min_index = j
if i != min_index:
arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
return arr
代码中的select_sort函数接受一个列表参数，并返回排序后的列表。其中，第一层循环控制排序轮数，第二层循环在剩余的未排序序列中寻找最小数的下标，第三层循环用于交换元素位置。
3. 快速排序算法
下面再以快速排序算法为例进行说明。快速排序的原理是：选取数列中的一个数作为基准数，将大于等于它的数放到它右边，小于它的数放到它左边，然后再对左右两个子序列进行递归排序。快速排序的时间复杂度是O(nlogn)，理论上是最优秀的一种排序算法。
下面是Python实现快速排序的代码：
def quick_sort(arr, left, right):
if left >= right:
return arr
pivot = arr[left]
i = left
j = right
while i < j:
while i < j and arr[j] >= pivot:
j -= 1
arr[i] = arr[j]
while i < j and arr[i] <= pivot:
i += 1
arr[j] = arr[i]
arr[i] = pivot
quick_sort(arr, left, i - 1)
quick_sort(arr, i + 1, right)
return arr
代码中的quick_sort函数接受三个参数，分别是待排序的列表、待排序范围的左边界和右边界。函数内部实现了快速排序算法的递归过程，先分别从待排序序列的两端开始扫描，根据基准数进行交换以达到排序的效果。
4. 总结
以上就是Python实现排序函数的基本攻略，通过依照具体排序算法编写对应的代码，可以实现对各种数据类型的排序功能。除了选择排序和快速排序，还有其他排序算法实现的方式类似，但其具体实现方法略有不同。