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'}]

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)))

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'}]

这里提到的所有答案都很好，但在一些答案中，如果字典项有嵌套的列表或字典，就会面临错误，所以我建议简单的答案

a = [str(i) for i in a]
a = list(set(a))
a = [eval(i) for i in a]

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'}]

扩展John La Rooy (Python -唯一字典列表)的答案，使其更加灵活:

def dedup_dict_list(list_of_dicts: list, columns: list) -> list:
    return list({''.join(row[column] for column in columns): row
                for row in list_of_dicts}.values())

调用函数:

sorted_list_of_dicts = dedup_dict_list(
    unsorted_list_of_dicts, ['id', 'name'])