正如其他答案所提到的，对于python 3.7+，字典是按定义排序的。我们可以继承abc.collections.MutableSet或typing，而不是继承OrderedDict。MutableSet使用字典的键来存储我们的值。

import itertools
import typing

T = typing.TypeVar("T")

class OrderedSet(typing.MutableSet[T]):
    """A set that preserves insertion order by internally using a dict."""

    def __init__(self, iterable: typing.Iterator[T]):
        self._d = dict.fromkeys(iterable)

    def add(self, x: T) -> None:
        self._d[x] = None

    def discard(self, x: T) -> None:
        self._d.pop(x, None)

    def __contains__(self, x: object) -> bool:
        return self._d.__contains__(x)

    def __len__(self) -> int:
        return self._d.__len__()

    def __iter__(self) -> typing.Iterator[T]:
        return self._d.__iter__()

    def __str__(self):
        return f"{{{', '.join(str(i) for i in self)}}}"

    def __repr__(self):
        return f"<OrderedSet {self}>"

然后:

x = OrderedSet([1, 2, -1, "bar"])
x.add(0)
assert list(x) == [1, 2, -1, "bar", 0]

我在一个小库中添加了这些代码和一些测试，所以任何人都可以安装它。

ParallelRegression包提供了一个setList()有序集类，它比基于ActiveState配方的选项更具有方法完整性。它支持列表中可用的所有方法，以及集合中可用的大部分方法。

PyPI上的实现

虽然其他人指出Python中还没有插入顺序保留集的内置实现，但我觉得这个问题缺少一个答案，它说明了在PyPI上可以找到什么。

这些是套餐:

有序集(基于Python) orderedset(基于Cython) collections-extended 波顿(在iterutils下。IndexedSet面向) Oset(最后更新于2012年)

其中一些实现是基于Raymond Hettinger发布到ActiveState的配方，在这里的其他回答中也提到了这个配方。

一些差异

有序集(版本1.1) 优点:O(1)用于索引查找(例如my_set[5]) Oset(版本0.1.3) 优点:O(1)用于移除(物品) 缺点:显然O(n)用于索引查找

这两个实现都有O(1)用于add(item)和__contains__(item) (my_set中的项目)。

正如其他答案所提到的，对于python 3.7+，字典是按定义排序的。我们可以继承abc.collections.MutableSet或typing，而不是继承OrderedDict。MutableSet使用字典的键来存储我们的值。

import itertools
import typing

T = typing.TypeVar("T")

class OrderedSet(typing.MutableSet[T]):
    """A set that preserves insertion order by internally using a dict."""

    def __init__(self, iterable: typing.Iterator[T]):
        self._d = dict.fromkeys(iterable)

    def add(self, x: T) -> None:
        self._d[x] = None

    def discard(self, x: T) -> None:
        self._d.pop(x, None)

    def __contains__(self, x: object) -> bool:
        return self._d.__contains__(x)

    def __len__(self) -> int:
        return self._d.__len__()

    def __iter__(self) -> typing.Iterator[T]:
        return self._d.__iter__()

    def __str__(self):
        return f"{{{', '.join(str(i) for i in self)}}}"

    def __repr__(self):
        return f"<OrderedSet {self}>"

然后:

x = OrderedSet([1, 2, -1, "bar"])
x.add(0)
assert list(x) == [1, 2, -1, "bar", 0]

我在一个小库中添加了这些代码和一些测试，所以任何人都可以安装它。

对于许多目的来说，简单地调用sorted就足够了。例如

>>> s = set([0, 1, 2, 99, 4, 40, 3, 20, 24, 100, 60])
>>> sorted(s)
[0, 1, 2, 3, 4, 20, 24, 40, 60, 99, 100]

如果你要重复使用它，调用排序函数会产生开销，所以你可能想要保存结果列表，只要你完成了对集合的更改。如果您需要维护唯一的元素并进行排序，我同意从具有任意值(如None)的集合中使用OrderedDict的建议。

我可以为您提供一个比OrderedSet更好的方法:boltons有一个纯python、2/3兼容的IndexedSet类型，它不仅是一个有序集，而且还支持索引(与列表一样)。

简单的pip install boltons(或复制setutils.py到你的代码库中)，导入IndexedSet和:

>>> from boltons.setutils import IndexedSet
>>> x = IndexedSet(list(range(4)) + list(range(8)))
>>> x
IndexedSet([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x - set(range(2))
IndexedSet([2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x[-1]
7
>>> fcr = IndexedSet('freecreditreport.com')
>>> ''.join(fcr[:fcr.index('.')])
'frecditpo'

一切都是唯一的，并保持有序。完全披露:IndexedSet是我写的，但这也意味着如果有任何问题，您可以找我麻烦。：）