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)))

非常简单的选择:

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


D = dict()
for l in L: D[l['id']] = l
output = list(D.values())
print output

这里有一个相当紧凑的解决方案，尽管我怀疑不是特别有效(委婉地说):

>>> ds = [{'id':1,'name':'john', 'age':34},
...       {'id':1,'name':'john', 'age':34},
...       {'id':2,'name':'hanna', 'age':30}
...       ]
>>> map(dict, set(tuple(sorted(d.items())) for d in ds))
[{'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}, {'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}]

由于id足以检测重复项，且id是可哈希的:在以id为键的字典中运行它们。每个键的值都是原始字典。

deduped_dicts = dict((item["id"], item) for item in list_of_dicts).values()

在Python 3中，values()不返回列表;你需要在list()中包装整个表达式的右边，并且你可以将表达式的部分更经济地写成dict理解:

deduped_dicts = list({item["id"]: item for item in list_of_dicts}.values())

注意，结果可能与原始结果的顺序不同。如果这是一个要求，您可以使用集合。OrderedDict而不是dict。

顺便说一句，将数据保存在使用id作为键的字典中可能很有意义。

我们可以用熊猫

import pandas as pd
yourdict=pd.DataFrame(L).drop_duplicates().to_dict('r')
Out[293]: [{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}, {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]

注意与接受答案略有不同。

drop_duplicate将检查pandas中的所有列，如果都相同则删除该行。

例如:

如果我们把第二个字典的名字从约翰改为彼得

L=[
    {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
    {'id': 1, 'name': 'peter', 'age': 34},
    {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30},
]
pd.DataFrame(L).drop_duplicates().to_dict('r')
Out[295]: 
[{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'},
 {'age': 34, 'id': 1, 'name': 'peter'},# here will still keeping the dict in the out put 
 {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]

如果字典中没有唯一的id，那么我将保持简单，并定义如下函数:

def unique(sequence):
    result = []
    for item in sequence:
        if item not in result:
            result.append(item)
    return result

这种方法的优点是，您可以为任何可比较的对象重用此函数。它使您的代码非常可读，适用于所有现代版本的Python，保持字典中的顺序，并且与其他选项相比速度也很快。

>>> L = [
... {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
... {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
... {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30},
... ] 
>>> unique(L)
[{'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34}, {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30}]