Prueba esto:

import re

def natural_sort(l): 
    convert = lambda text: int(text) if text.isdigit() else text.lower() 
    alphanum_key = lambda key: [ convert(c) for c in re.split('([0-9]+)', key) ] 
    return sorted(l, key = alphanum_key)

Salida:

['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']

Véalo trabajando en línea: ideone.

Código adaptado de aquí: Clasificación para Humanos : Orden Natural.

Aquí hay una versión mucho más pitónica de la respuesta de Mark Byer:

import re

def natural_sort_key(s, _nsre=re.compile('([0-9]+)')):
    return [int(text) if text.isdigit() else text.lower()
            for text in _nsre.split(s)]    

Ahora esta función se puede usar como clave en cualquier función que la use, como list.sort, sorted, max, etc.

Como lambda:

lambda s: [int(t) if t.isdigit() else t.lower() for t in re.split('(\d+)', s)]

Escribí una función basada en http://www.codinghorror.com/blog/2007/12/sorting-for-humans-natural-sort-order.html que añade la capacidad de todavía pasar en su propio parámetro 'clave'. Necesito esto para realizar un tipo natural de listas que contienen objetos más complejos (no solo cadenas).

import re

def natural_sort(list, key=lambda s:s):
    """
    Sort the list into natural alphanumeric order.
    """
    def get_alphanum_key_func(key):
        convert = lambda text: int(text) if text.isdigit() else text 
        return lambda s: [convert(c) for c in re.split('([0-9]+)', key(s))]
    sort_key = get_alphanum_key_func(key)
    list.sort(key=sort_key)

Por ejemplo:

my_list = [{'name':'b'}, {'name':'10'}, {'name':'a'}, {'name':'1'}, {'name':'9'}]
natural_sort(my_list, key=lambda x: x['name'])
print my_list
[{'name': '1'}, {'name': '9'}, {'name': '10'}, {'name': 'a'}, {'name': 'b'}]

data = ['elm13', 'elm9', 'elm0', 'elm1', 'Elm11', 'Elm2', 'elm10']

Analicemos los datos. La capacidad de dígitos de todos los elementos es 2. Y hay 3 letras en la parte literal común 'elm'.

Entonces, la longitud máxima del elemento es 5. Podemos aumentar este valor para asegurarnos (por ejemplo, a 8).

Teniendo esto en cuenta, tenemos una solución de una línea:

data.sort(key=lambda x: '{0:0>8}'.format(x).lower())

Sin expresiones regulares y bibliotecas externas!

print(data)

>>> ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'elm13']

Explicación:

for elm in data:
    print('{0:0>8}'.format(elm).lower())

>>>
0000elm0
0000elm1
0000elm2
0000elm9
000elm10
000elm11
000elm13

Dado:

data=['Elm11', 'Elm12', 'Elm2', 'elm0', 'elm1', 'elm10', 'elm13', 'elm9']

Similar a la solución de SergO, un 1-liner sin bibliotecas externas sería :

data.sort(key=lambda x : int(x[3:]))

O

sorted_data=sorted(data, key=lambda x : int(x[3:]))

Explicación:

Esta solución utiliza la característica key de sort para definir una función que se empleará para la ordenación. Debido a que sabemos que cada entrada de datos está precedida por 'elm', la función de ordenación convierte en entero la porción de la cadena después del 3er carácter (es decir, int(x[3:])). Si el número parte de los datos está en una ubicación diferente, entonces esta parte de la función tendría que cambiar.

Salud

Hay muchas implementaciones por ahí, y aunque algunas se han acercado, ninguna capturó la elegancia que ofrece python moderno.

• Probado usando python (3.5.1)
• Incluyó una lista adicional para demostrar que funciona cuando el los números son cadena media
• No probó, sin embargo, estoy asumiendo que si su lista era considerable sería más eficiente compilar la expresión regular previamente
  • Estoy seguro de que alguien me corregirá si esta es una suposición errónea

from re import compile, split    
dre = compile(r'(\d+)')
mylist.sort(key=lambda l: [int(s) if s.isdigit() else s.lower() for s in split(dre, l)])

#!/usr/bin/python3
# coding=utf-8
"""
Natural-Sort Test
"""

from re import compile, split

dre = compile(r'(\d+)')
mylist = ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13', 'elm']
mylist2 = ['e0lm', 'e1lm', 'E2lm', 'e9lm', 'e10lm', 'E12lm', 'e13lm', 'elm', 'e01lm']

mylist.sort(key=lambda l: [int(s) if s.isdigit() else s.lower() for s in split(dre, l)])
mylist2.sort(key=lambda l: [int(s) if s.isdigit() else s.lower() for s in split(dre, l)])

print(mylist)  
  # ['elm', 'elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']
print(mylist2)  
  # ['e0lm', 'e1lm', 'e01lm', 'E2lm', 'e9lm', 'e10lm', 'E12lm', 'e13lm', 'elm']

Precaución al usar

• from os.path import split
  • tendrá que diferenciar las importaciones

Inspiración de

• Documentación de Python-Ordenando CÓMO
• Clasificación para Humanos: Clasificación Natural Orden
• Clasificación humana
• Colaboradores / Comentaristas para esto y publicaciones referenciadas

Una opción es convertir la cadena en una tupla y reemplazar dígitos, usando la forma expandida http://wiki.answers.com/Q/What_does_expanded_form_mean

De esa manera a90 se convertiría en ("a", 90,0) y a1 se convertiría en ("a", 1)

A continuación se muestra un código de ejemplo (que no es muy eficiente debido a la forma en que elimina los 0 iniciales de los números)

alist=["something1",
    "something12",
    "something17",
    "something2",
    "something25and_then_33",
    "something25and_then_34",
    "something29",
    "beta1.1",
    "beta2.3.0",
    "beta2.33.1",
    "a001",
    "a2",
    "z002",
    "z1"]

def key(k):
    nums=set(list("0123456789"))
        chars=set(list(k))
    chars=chars-nums
    for i in range(len(k)):
        for c in chars:
            k=k.replace(c+"0",c)
    l=list(k)
    base=10
    j=0
    for i in range(len(l)-1,-1,-1):
        try:
            l[i]=int(l[i])*base**j
            j+=1
        except:
            j=0
    l=tuple(l)
    print l
    return l

print sorted(alist,key=key)

Salida:

('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 1)
('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 10, 2)
('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 10, 7)
('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 2)
('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 20, 5, 'a', 'n', 'd', '_', 't', 'h', 'e', 'n', '_', 30, 3)
('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 20, 5, 'a', 'n', 'd', '_', 't', 'h', 'e', 'n', '_', 30, 4)
('s', 'o', 'm', 'e', 't', 'h', 'i', 'n', 'g', 20, 9)
('b', 'e', 't', 'a', 1, '.', 1)
('b', 'e', 't', 'a', 2, '.', 3, '.')
('b', 'e', 't', 'a', 2, '.', 30, 3, '.', 1)
('a', 1)
('a', 2)
('z', 2)
('z', 1)
['a001', 'a2', 'beta1.1', 'beta2.3.0', 'beta2.33.1', 'something1', 'something2', 'something12', 'something17', 'something25and_then_33', 'something25and_then_34', 'something29', 'z1', 'z002']

Valor De Este Post

Mi punto es ofrecer una solución no regex que se pueda aplicar en general.
Crearé tres funciones:

1. find_first_digit que tomé prestado de @AnuragUniyal. Encontrará la posición del primer dígito o no dígito en una cadena.
2. split_digits que es un generador que separa una cadena en trozos de dígitos y no dígitos. También yield enteros cuando es un dígito.
3. natural_key simplemente envuelve split_digits en un tuple. Esto es lo que usamos como clave para sorted, max, min.

Funciones

def find_first_digit(s, non=False):
    for i, x in enumerate(s):
        if x.isdigit() ^ non:
            return i
    return -1

def split_digits(s, case=False):
    non = True
    while s:
        i = find_first_digit(s, non)
        if i == 0:
            non = not non
        elif i == -1:
            yield int(s) if s.isdigit() else s if case else s.lower()
            s = ''
        else:
            x, s = s[:i], s[i:]
            yield int(x) if x.isdigit() else x if case else x.lower()

def natural_key(s, *args, **kwargs):
    return tuple(split_digits(s, *args, **kwargs))

Podemos ver que es general en que podemos tener trozos de varios dígitos: {[19]]}

# Note that the key has lower case letters
natural_key('asl;dkfDFKJ:sdlkfjdf809lkasdjfa_543_hh')

('asl;dkfdfkj:sdlkfjdf', 809, 'lkasdjfa_', 543, '_hh')

O dejar como sensible a mayúsculas y minúsculas:

natural_key('asl;dkfDFKJ:sdlkfjdf809lkasdjfa_543_hh', True)

('asl;dkfDFKJ:sdlkfjdf', 809, 'lkasdjfa_', 543, '_hh')

Podemos ver que ordena la lista de OP en el orden apropiado{[19]]}

sorted(
    ['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13'],
    key=natural_key
)

['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']

Pero también puede manejar listas más complicadas:

sorted(
    ['f_1', 'e_1', 'a_2', 'g_0', 'd_0_12:2', 'd_0_1_:2'],
    key=natural_key
)

['a_2', 'd_0_1_:2', 'd_0_12:2', 'e_1', 'f_1', 'g_0']

Mi equivalente regex sería

def int_maybe(x):
    return int(x) if str(x).isdigit() else x

def split_digits_re(s, case=False):
    parts = re.findall('\d+|\D+', s)
    if not case:
        return map(int_maybe, (x.lower() for x in parts))
    else:
        return map(int_maybe, parts)

def natural_key_re(s, *args, **kwargs):
    return tuple(split_digits_re(s, *args, **kwargs))

Las respuestas anteriores son buenas para el ejemplo específico que se mostró, pero faltan varios casos útiles para la pregunta más general de tipo natural. Acabo de ser mordido por uno de esos casos, por lo que creó una solución más completa:

def natural_sort_key(string_or_number):
    """
    by Scott S. Lawton <[email protected]> 2014-12-11; public domain and/or CC0 license

    handles cases where simple 'int' approach fails, e.g.
        ['0.501', '0.55'] floating point with different number of significant digits
        [0.01, 0.1, 1]    already numeric so regex and other string functions won't work (and aren't required)
        ['elm1', 'Elm2']  ASCII vs. letters (not case sensitive)
    """

    def try_float(astring):
        try:
            return float(astring)
        except:
            return astring

    if isinstance(string_or_number, basestring):
        string_or_number = string_or_number.lower()

        if len(re.findall('[.]\d', string_or_number)) <= 1:
            # assume a floating point value, e.g. to correctly sort ['0.501', '0.55']
            # '.' for decimal is locale-specific, e.g. correct for the Anglosphere and Asia but not continental Europe
            return [try_float(s) for s in re.split(r'([\d.]+)', string_or_number)]
        else:
            # assume distinct fields, e.g. IP address, phone number with '.', etc.
            # caveat: might want to first split by whitespace
            # TBD: for unicode, replace isdigit with isdecimal
            return [int(s) if s.isdigit() else s for s in re.split(r'(\d+)', string_or_number)]
    else:
        # consider: add code to recurse for lists/tuples and perhaps other iterables
        return string_or_number

El código de prueba y varios enlaces (dentro y fuera de StackOverflow) están aquí: http://productarchitect.com/code/better-natural-sort.py

Comentarios bienvenidos. Eso no pretende ser una solución definitiva; solo un paso adelante.

Lo más probable es que functools.cmp_to_key() esté estrechamente ligado a la implementación subyacente del sort de python. Además, el parámetro cmp es legacy. La forma moderna es transformar los elementos de entrada en objetos que soporten las operaciones de comparación enriquecidas deseadas.

Bajo CPython 2.x, los objetos de tipos dispares se pueden ordenar incluso si los operadores de comparación enriquecidos respectivos no se han implementado. Bajo CPython 3.x, los objetos de diferentes tipos deben soportar explícitamente la comparación. Ver ¿Cómo compara Python string e int? que enlaza con la documentación oficial. La mayoría de las respuestas dependen de este orden implícito. Cambiar a Python 3.x requerirá un nuevo tipo para implementar y unificar comparaciones entre números y cadenas.

Python 2.7.12 (default, Sep 29 2016, 13:30:34) 
>>> (0,"foo") < ("foo",0)
True  

Python 3.5.2 (default, Oct 14 2016, 12:54:53) 
>>> (0,"foo") < ("foo",0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: unorderable types: int() < str()

Hay tres enfoques diferentes. El primero usa clases anidadas para aprovechar el algoritmo de comparación de Python Iterable. El segundo desenrolla este anidamiento en una sola clase. Tercero renuncia a la subclase str para centrarse en el rendimiento. Todos están cronometrados; el segundo es el doble de rápido, mientras que el tercero casi seis veces más rápido. La subclase str no es necesaria, y probablemente fue una mala idea en primer lugar, pero viene con ciertas conveniencias.

Los caracteres de ordenación se duplican para forzar el orden por mayúsculas y minúsculas, y se intercambian para forzar la letra minúscula a ordenar primero; esta es la definición típica de "ordenación natural". No podía decidir sobre el tipo de agrupación; algunos podría preferir lo siguiente, que también trae beneficios significativos de rendimiento:

d = lambda s: s.lower()+s.swapcase()

Cuando se utilizan, los operadores de comparación se establecen en el de object para que no sean ignorados por functools.total_ordering.

import functools
import itertools


@functools.total_ordering
class NaturalStringA(str):
    def __repr__(self):
        return "{}({})".format\
            ( type(self).__name__
            , super().__repr__()
            )
    d = lambda c, s: [ c.NaturalStringPart("".join(v))
                        for k,v in
                       itertools.groupby(s, c.isdigit)
                     ]
    d = classmethod(d)
    @functools.total_ordering
    class NaturalStringPart(str):
        d = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s)
        d = staticmethod(d)
        def __lt__(self, other):
            if not isinstance(self, type(other)):
                return NotImplemented
            try:
                return int(self) < int(other)
            except ValueError:
                if self.isdigit():
                    return True
                elif other.isdigit():
                    return False
                else:
                    return self.d(self) < self.d(other)
        def __eq__(self, other):
            if not isinstance(self, type(other)):
                return NotImplemented
            try:
                return int(self) == int(other)
            except ValueError:
                if self.isdigit() or other.isdigit():
                    return False
                else:
                    return self.d(self) == self.d(other)
        __le__ = object.__le__
        __ne__ = object.__ne__
        __gt__ = object.__gt__
        __ge__ = object.__ge__
    def __lt__(self, other):
        return self.d(self) < self.d(other)
    def __eq__(self, other):
        return self.d(self) == self.d(other)
    __le__ = object.__le__
    __ne__ = object.__ne__
    __gt__ = object.__gt__
    __ge__ = object.__ge__

import functools
import itertools


@functools.total_ordering
class NaturalStringB(str):
    def __repr__(self):
        return "{}({})".format\
            ( type(self).__name__
            , super().__repr__()
            )
    d = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s)
    d = staticmethod(d)
    def __lt__(self, other):
        if not isinstance(self, type(other)):
            return NotImplemented
        groups = map(lambda i: itertools.groupby(i, type(self).isdigit), (self, other))
        zipped = itertools.zip_longest(*groups)
        for s,o in zipped:
            if s is None:
                return True
            if o is None:
                return False
            s_k, s_v = s[0], "".join(s[1])
            o_k, o_v = o[0], "".join(o[1])
            if s_k and o_k:
                s_v, o_v = int(s_v), int(o_v)
                if s_v == o_v:
                    continue
                return s_v < o_v
            elif s_k:
                return True
            elif o_k:
                return False
            else:
                s_v, o_v = self.d(s_v), self.d(o_v)
                if s_v == o_v:
                    continue
                return s_v < o_v
        return False
    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(self, type(other)):
            return NotImplemented
        groups = map(lambda i: itertools.groupby(i, type(self).isdigit), (self, other))
        zipped = itertools.zip_longest(*groups)
        for s,o in zipped:
            if s is None or o is None:
                return False
            s_k, s_v = s[0], "".join(s[1])
            o_k, o_v = o[0], "".join(o[1])
            if s_k and o_k:
                s_v, o_v = int(s_v), int(o_v)
                if s_v == o_v:
                    continue
                return False
            elif s_k or o_k:
                return False
            else:
                s_v, o_v = self.d(s_v), self.d(o_v)
                if s_v == o_v:
                    continue
                return False
        return True
    __le__ = object.__le__
    __ne__ = object.__ne__
    __gt__ = object.__gt__
    __ge__ = object.__ge__

import functools
import itertools
import enum


class OrderingType(enum.Enum):
    PerWordSwapCase         = lambda s: s.lower()+s.swapcase()
    PerCharacterSwapCase    = lambda s: "".join(c.lower()+c.swapcase() for c in s)


class NaturalOrdering:
    @classmethod
    def by(cls, ordering):
        def wrapper(string):
            return cls(string, ordering)
        return wrapper
    def __init__(self, string, ordering=OrderingType.PerCharacterSwapCase):
        self.string = string
        self.groups = [ (k,int("".join(v)))
                            if k else
                        (k,ordering("".join(v)))
                            for k,v in
                        itertools.groupby(string, str.isdigit)
                      ]
    def __repr__(self):
        return "{}({})".format\
            ( type(self).__name__
            , self.string
            )
    def __lesser(self, other, default):
        if not isinstance(self, type(other)):
            return NotImplemented
        for s,o in itertools.zip_longest(self.groups, other.groups):
            if s is None:
                return True
            if o is None:
                return False
            s_k, s_v = s
            o_k, o_v = o
            if s_k and o_k:
                if s_v == o_v:
                    continue
                return s_v < o_v
            elif s_k:
                return True
            elif o_k:
                return False
            else:
                if s_v == o_v:
                    continue
                return s_v < o_v
        return default
    def __lt__(self, other):
        return self.__lesser(other, default=False)
    def __le__(self, other):
        return self.__lesser(other, default=True)
    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(self, type(other)):
            return NotImplemented
        for s,o in itertools.zip_longest(self.groups, other.groups):
            if s is None or o is None:
                return False
            s_k, s_v = s
            o_k, o_v = o
            if s_k and o_k:
                if s_v == o_v:
                    continue
                return False
            elif s_k or o_k:
                return False
            else:
                if s_v == o_v:
                    continue
                return False
        return True
    # functools.total_ordering doesn't create single-call wrappers if both
    # __le__ and __lt__ exist, so do it manually.
    def __gt__(self, other):
        op_result = self.__le__(other)
        if op_result is NotImplemented:
            return op_result
        return not op_result
    def __ge__(self, other):
        op_result = self.__lt__(other)
        if op_result is NotImplemented:
            return op_result
        return not op_result
    # __ne__ is the only implied ordering relationship, it automatically
    # delegates to __eq__

>>> import natsort
>>> import timeit
>>> l1 = ['Apple', 'corn', 'apPlE', 'arbour', 'Corn', 'Banana', 'apple', 'banana']
>>> l2 = list(map(str, range(30)))
>>> l3 = ["{} {}".format(x,y) for x in l1 for y in l2]
>>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalStringA)', number=10000, globals=globals()))
362.4729259099986
>>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalStringB)', number=10000, globals=globals()))
189.7340817489967
>>> print(timeit.timeit('sorted(l3+["0"], key=NaturalOrdering.by(OrderingType.PerCharacterSwapCase))', number=10000, globals=globals()))
69.34636392899847
>>> print(timeit.timeit('natsort.natsorted(l3+["0"], alg=natsort.ns.GROUPLETTERS | natsort.ns.LOWERCASEFIRST)', number=10000, globals=globals()))
98.2531585780016

La ordenación natural es bastante complicada y vagamente definida como un problema. No olvide ejecutar unicodedata.normalize(...) de antemano, y considere usar str.casefold() en lugar de str.lower(). Probablemente hay sutiles problemas de codificación que no he considerado. Así que recomendamos tentativamente la biblioteca natsort . Eché un vistazo rápido al repositorio de github; el mantenimiento del código ha sido estelar.

Todos los algoritmos que he visto dependen de trucos como duplicar y bajar caracteres, e intercambiar mayúsculas y minúsculas. Si bien esto duplica el tiempo de ejecución, una alternativa requeriría un orden natural total en el conjunto de caracteres de entrada. No creo que esto sea parte de la especificación unicode, y dado que hay muchos más dígitos unicode que [0-9], crear tal clasificación sería igualmente desalentador. Si desea comparaciones basadas en la configuración regional, prepare sus cadenas con locale.strxfrm por Python Ordenando CÓMO.

Basado en las respuestas aquí, escribí una función natural_sorted que se comporta como la función incorporada sorted:

# Copyright (C) 2018, Benjamin Drung <[email protected]>
#
# Permission to use, copy, modify, and/or distribute this software for any
# purpose with or without fee is hereby granted, provided that the above
# copyright notice and this permission notice appear in all copies.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS" AND THE AUTHOR DISCLAIMS ALL WARRANTIES
# WITH REGARD TO THIS SOFTWARE INCLUDING ALL IMPLIED WARRANTIES OF
# MERCHANTABILITY AND FITNESS. IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR
# ANY SPECIAL, DIRECT, INDIRECT, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES OR ANY DAMAGES
# WHATSOEVER RESULTING FROM LOSS OF USE, DATA OR PROFITS, WHETHER IN AN
# ACTION OF CONTRACT, NEGLIGENCE OR OTHER TORTIOUS ACTION, ARISING OUT OF
# OR IN CONNECTION WITH THE USE OR PERFORMANCE OF THIS SOFTWARE.

import re

def natural_sorted(iterable, key=None, reverse=False):
    """Return a new naturally sorted list from the items in *iterable*.

    The returned list is in natural sort order. The string is ordered
    lexicographically (using the Unicode code point number to order individual
    characters), except that multi-digit numbers are ordered as a single
    character.

    Has two optional arguments which must be specified as keyword arguments.

    *key* specifies a function of one argument that is used to extract a
    comparison key from each list element: ``key=str.lower``.  The default value
    is ``None`` (compare the elements directly).

    *reverse* is a boolean value.  If set to ``True``, then the list elements are
    sorted as if each comparison were reversed.

    The :func:`natural_sorted` function is guaranteed to be stable. A sort is
    stable if it guarantees not to change the relative order of elements that
    compare equal --- this is helpful for sorting in multiple passes (for
    example, sort by department, then by salary grade).
    """
    prog = re.compile(r"(\d+)")

    def alphanum_key(element):
        """Split given key in list of strings and digits"""
        return [int(c) if c.isdigit() else c for c in prog.split(key(element)
                if key else element)]

    return sorted(iterable, key=alphanum_key, reverse=reverse)

El código fuente también está disponible en mi repositorio de fragmentos de GitHub: https://github.com/bdrung/snippets/blob/master/natural_sorted.py

Sugiero que simplemente use el argumento de la palabra clave key de sorted para lograr su lista deseada
Por ejemplo:

to_order= [e2,E1,e5,E4,e3]
ordered= sorted(to_order, key= lambda x: x.lower())
    # ordered should be [E1,e2,e3,E4,e5]

a = ['H1', 'H100', 'H10', 'H3', 'H2', 'H6', 'H11', 'H50', 'H5', 'H99', 'H8']
b = ''
c = []

def bubble(bad_list):#bubble sort method
        length = len(bad_list) - 1
        sorted = False

        while not sorted:
                sorted = True
                for i in range(length):
                        if bad_list[i] > bad_list[i+1]:
                                sorted = False
                                bad_list[i], bad_list[i+1] = bad_list[i+1], bad_list[i] #sort the integer list 
                                a[i], a[i+1] = a[i+1], a[i] #sort the main list based on the integer list index value

for a_string in a: #extract the number in the string character by character
        for letter in a_string:
                if letter.isdigit():
                        #print letter
                        b += letter
        c.append(b)
        b = ''

print 'Before sorting....'
print a
c = map(int, c) #converting string list into number list
print c
bubble(c)

print 'After sorting....'
print c
print a

Agradecimientos:

Burbuja Ordenar Tarea

Cómo leer una cadena una letra a la vez en python

>>> import re
>>> sorted(lst, key=lambda x: int(re.findall(r'\d+$', x)[0]))
['elm0', 'elm1', 'Elm2', 'elm9', 'elm10', 'Elm11', 'Elm12', 'elm13']