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。

在Python 2文档中有一个有序集(可能是新的链接)配方。它运行在Py2.6或更高版本和3.0或更高版本上，无需任何修改。该接口几乎与普通的set完全相同，除了初始化应该使用一个列表。

OrderedSet([1, 2, 3])

这是一个MutableSet，所以.union的签名与set的签名不匹配，但由于它包含__or__类似的东西可以很容易地添加:

@staticmethod
def union(*sets):
    union = OrderedSet()
    union.union(*sets)
    return union

def union(self, *sets):
    for set in sets:
        self |= set

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。

如果您已经在代码中使用了pandas，那么它的Index对象的行为就非常像一个有序集，如本文所示。

文章中的例子:

indA = pd.Index([1, 3, 5, 7, 9])
indB = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11])

indA & indB  # intersection
indA | indB  # union
indA - indB  # difference
indA ^ indB  # symmetric difference

答案是否定的，但是您可以使用集合。OrderedDict来自Python标准库，其中只有键(值为None)，用于相同的目的。

更新:从Python 3.7(和CPython 3.6)开始，标准dict保证保留顺序，并且比OrderedDict性能更好。(但是，为了向后兼容性，特别是可读性，您可能希望继续使用OrderedDict。)

下面是一个示例，说明如何使用dict作为有序集，在保留顺序的同时过滤掉重复项，从而模拟有序集。使用dict类方法fromkeys()创建一个dict，然后简单地要求返回keys()。

>>> keywords = ['foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'baz', 'foo']

>>> list(dict.fromkeys(keywords))
['foo', 'bar', 'baz']

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。