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。

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)。

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。

更新:这个答案在Python 3.7已经过时了。请参阅上面jrc的回答以获得更好的解决方案。出于历史原因，我将保留这个答案。

有序集在功能上是有序字典的一种特殊情况。

字典的键是唯一的。因此，如果忽略有序字典中的值(例如，将它们赋值为None)，那么本质上是有序集。

从Python 3.1和2.7开始，就有了collections.OrderedDict。下面是OrderedSet的一个示例实现。(注意，只有少数方法需要定义或重写:集合。有序字典和集合。让我们来做繁重的工作。

import collections

class OrderedSet(collections.OrderedDict, collections.MutableSet):

    def update(self, *args, **kwargs):
        if kwargs:
            raise TypeError("update() takes no keyword arguments")

        for s in args:
            for e in s:
                 self.add(e)

    def add(self, elem):
        self[elem] = None

    def discard(self, elem):
        self.pop(elem, None)

    def __le__(self, other):
        return all(e in other for e in self)

    def __lt__(self, other):
        return self <= other and self != other

    def __ge__(self, other):
        return all(e in self for e in other)

    def __gt__(self, other):
        return self >= other and self != other

    def __repr__(self):
        return 'OrderedSet([%s])' % (', '.join(map(repr, self.keys())))

    def __str__(self):
        return '{%s}' % (', '.join(map(repr, self.keys())))
    
    difference = property(lambda self: self.__sub__)
    difference_update = property(lambda self: self.__isub__)
    intersection = property(lambda self: self.__and__)
    intersection_update = property(lambda self: self.__iand__)
    issubset = property(lambda self: self.__le__)
    issuperset = property(lambda self: self.__ge__)
    symmetric_difference = property(lambda self: self.__xor__)
    symmetric_difference_update = property(lambda self: self.__ixor__)
    union = property(lambda self: self.__or__)

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

在官方库中没有OrderedSet。 我对所有数据结构做了详尽的备忘单，供您参考。

DataStructure = {
    'Collections': {
        'Map': [
            ('dict', 'OrderDict', 'defaultdict'),
            ('chainmap', 'types.MappingProxyType')
        ],
        'Set': [('set', 'frozenset'), {'multiset': 'collection.Counter'}]
    },
    'Sequence': {
        'Basic': ['list', 'tuple', 'iterator']
    },
    'Algorithm': {
        'Priority': ['heapq', 'queue.PriorityQueue'],
        'Queue': ['queue.Queue', 'multiprocessing.Queue'],
        'Stack': ['collection.deque', 'queue.LifeQueue']
        },
    'text_sequence': ['str', 'byte', 'bytearray']
}