我不知道你是否只希望列表中dicts的id是唯一的，但如果目标是有一组dict，其中所有键的值都是唯一的。你应该像这样使用元组键:

>>> L=[
...     {'id':1,'name':'john', 'age':34},
...    {'id':1,'name':'john', 'age':34}, 
...    {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
...    {'id':2,'name':'hanna', 'age':50}
...    ]
>>> len(L)
4
>>> L=list({(v['id'], v['age'], v['name']):v for v in L}.values())
>>>L
[{'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34}, {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30}, {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 50}]
>>>len(L)
3

希望它能帮助你或其他有顾虑的人....

在集合中查找公共元素的通常方法是使用Python的set类。只需将所有元素添加到集合中，然后将集合转换为列表，然后重复的元素就消失了。

当然，问题在于set()只能包含可哈希的条目，而dict是不可哈希的。

如果我遇到这个问题，我的解决方案是将每个dict转换为表示该dict的字符串，然后将所有字符串添加到set()中，然后将字符串值作为列表()读取并转换回dict。

字符串形式的字典的一个很好的表示是JSON格式。Python有一个内置的JSON模块(当然叫做JSON)。

剩下的问题是字典中的元素没有顺序，当Python将字典转换为JSON字符串时，您可能会得到两个表示等效字典的JSON字符串，但它们不是相同的字符串。简单的解决方案是在调用json.dumps()时传递参数sort_keys=True。

编辑:这个解决方案是假设一个给定的字典可以有任何不同的部分。如果我们可以假设每个具有相同“id”值的dict将匹配其他具有相同“id”值的dict，那么这是过度的;@gnibbler的解决方案更快更简单。

编辑:现在有一个来自André Lima的评论明确表示，如果ID是一个副本，那么可以安全地假设整个字典是一个副本。所以这个答案太夸张了，我推荐@gnibbler的答案。

这里有一个内存开销很小的实现，代价是不像其他实现那样紧凑。

values = [ {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
           {'id':1,'name':'john', 'age':34},
           {'id':1,'name':'john', 'age':34},
           {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
           {'id':1,'name':'john', 'age':34},]
count = {}
index = 0
while index < len(values):
    if values[index]['id'] in count:
        del values[index]
    else:
        count[values[index]['id']] = 1
        index += 1

输出:

[{'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}, {'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}]

a = [
{'id':1,'name':'john', 'age':34},
{'id':1,'name':'john', 'age':34},
{'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
]

b = {x['id']:x for x in a}.values()

print(b)

输出:

[{“年龄”:34岁“id”:1、“名称”:“约翰”},{“id”:“年龄”:30日2时,“名字”:“汉娜”}]

在python 3中，简单的技巧，但基于唯一字段(id):

data = [ {'id': 1}, {'id': 1}]

list({ item['id'] : item for item in data}.values())

你可以使用numpy库(适用于Python2。x只):

   import numpy as np 

   list_of_unique_dicts=list(np.unique(np.array(list_of_dicts)))

让它在Python 3中工作。X(以及numpy的最新版本)，您需要将字典数组转换为numpy字符串数组，例如。

list_of_unique_dicts=list(np.unique(np.array(list_of_dicts).astype(str)))