虽然有点晚了，但我已经编写了一个类setlist作为集合扩展的一部分，它完全实现了Sequence和Set

>>> from collections_extended import setlist
>>> sl = setlist('abracadabra')
>>> sl
setlist(('a', 'b', 'r', 'c', 'd'))
>>> sl[3]
'c'
>>> sl[-1]
'd'
>>> 'r' in sl  # testing for inclusion is fast
True
>>> sl.index('d')  # so is finding the index of an element
4
>>> sl.insert(1, 'd')  # inserting an element already in raises a ValueError
ValueError
>>> sl.index('d')
4

GitHub: https://github.com/mlenzen/collections-extended

文档:http://collections-extended.lenzm.net/en/latest/

皮皮 https://pypi.python.org/pypi/collections-extended

所以我也有一个小列表，我显然有可能引入非唯一的值。

我搜索是否存在某种唯一列表，但随后意识到在添加元素之前测试元素是否存在就可以了。

if(not new_element in my_list):
    my_list.append(new_element)

我不知道这种简单的方法是否需要注意，但它解决了我的问题。

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。：）

如果您正在使用有序集来维护有序的顺序，请考虑使用来自PyPI的有序集实现。sortedcontainers模块为此提供了一个SortedSet。一些好处:纯python，像c一样快的实现，100%的单元测试覆盖率，数小时的压力测试。

使用pip从PyPI安装很容易:

pip install sortedcontainers

注意，如果不能pip安装，只需从开源存储库中拉出sortedlist.py和sortedset.py文件。

安装完成后，您可以简单地:

from sortedcontainers import SortedSet
help(SortedSet)

sortedcontainers模块还维护了与几个备选实现的性能比较。

对于询问Python的包数据类型的注释，还有一种SortedList数据类型可用于有效地实现包。

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)。