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]

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'}]

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}]

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”}]

让我加上我的。

对目标字典进行排序，使{'a': 1， 'b': 2}和{'b': 2， 'a': 1}不会被区别对待 将其设置为json格式 通过set重复数据删除(因为set不适用于字典) 同样，通过json.loads将其转换为dict

import json

[json.loads(i) for i in set([json.dumps(i) for i in [dict(sorted(i.items())) for i in target_dict]])]

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'}]