对象可以放入集合中。您可以使用对象而不是字典，如果需要，在所有set插入后转换回字典列表。例子

class Person:
    def __init__(self, id, age, name):
        self.id = id
        self.age = age
        self.name = name

my_set = {Person(id=2, age=3, name='Jhon')}

my_set.add(Person(id=3, age=34, name='Guy'))

my_set.add({Person(id=2, age=3, name='Jhon')})

# if needed convert to list of dicts
list_of_dict = [{'id': obj.id,
                 'name': obj.name,
                 'age': obj.age} for obj in my_set]

在python 3.6+(我已经测试过了)中，只需使用:

import json

#Toy example, but will also work for your case 
myListOfDicts = [{'a':1,'b':2},{'a':1,'b':2},{'a':1,'b':3}]
#Start by sorting each dictionary by keys
myListOfDictsSorted = [sorted(d.items()) for d in myListOfDicts]

#Using json methods with set() to get unique dict
myListOfUniqueDicts = list(map(json.loads,set(map(json.dumps, myListOfDictsSorted))))

print(myListOfUniqueDicts)

解释:我们正在映射json。转储将字典编码为json对象，这是不可变的。Set可用于生成包含唯一不可变对象的迭代对象。最后，我们使用json.loads转换回字典表示。注意，一开始，必须按键排序才能以唯一的形式排列字典。这对于Python 3.6+是有效的，因为字典在默认情况下是有序的。

因此，创建一个临时字典，键为id。这将过滤掉重复的内容。 dict的values()将是列表

在Python2.7

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

在Python3

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

在Python2.5/2.6

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

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'}]

这是我找到的解决方案:

usedID = []

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

for each in x:
    if each['id'] in usedID:
        x.remove(each)
    else:
        usedID.append(each['id'])

print x

基本上你检查ID是否存在于列表中，如果存在，删除字典，如果不存在，将ID追加到列表中

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)))