有一个pip库是这样做的:

pip install ordered-set

然后你可以使用它:

from ordered_set import OrderedSet

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']

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。：）

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。

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

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。