如果元组是唯一的，那么这可以工作

>>> a = [(1, u'abc'), (2, u'def')]
>>> a
[(1, u'abc'), (2, u'def')]
>>> dict(a).keys()
[1, 2]
>>> dict(a).values()
[u'abc', u'def']
>>> 

你可以使用“元组解包”:

>>> my_list = [(1, 'abc'), (2, 'def')]
>>> my_ids = [idx for idx, val in my_list]
>>> my_ids
[1, 2]

在迭代时，每个元组被解包，其值被设置为变量idx和val。

>>> x = (1, 'abc')
>>> idx, val = x
>>> idx
1
>>> val
'abc'

使用zip函数解耦元素:

>>> inpt = [(1, u'abc'), (2, u'def')]
>>> unzipped = zip(*inpt)
>>> print unzipped
[(1, 2), (u'abc', u'def')]
>>> print list(unzipped[0])
[1, 2]

编辑(@BradSolomon): 以上内容适用于Python 2。X，其中zip返回一个列表。

在Python 3中。X, zip返回一个迭代器，下面的等价于上面的:

>>> print(list(list(zip(*inpt))[0]))
[1, 2]

我想知道为什么没有人建议使用numpy，但现在检查后我明白了。对于混合类型数组，它可能不是最好的。

这将是numpy中的一个解决方案:

>>> import numpy as np

>>> a = np.asarray([(1, u'abc'), (2, u'def')])
>>> a[:, 0].astype(int).tolist()
[1, 2]

我更喜欢这样拉:

>>> lst = [(1, u'abc'), (2, u'def')]
>>> new, _ = zip(*lst)
>>> new
(1, 2)
>>> 

或者如果你不知道有多少额外的值

>>> new, *_ = zip(*lst)
>>> new
(1, 2)
>>> 

这些是元组，不是集合。你可以这样做:

l1 = [(1, u'abc'), (2, u'def')]
l2 = [(tup[0],) for tup in l1]
l2
>>> [(1,), (2,)]