在Python 2.7中，从可迭代对象中删除重复项同时保持其原始顺序的新方法是:

>>> from collections import OrderedDict
>>> list(OrderedDict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']

在Python 3.5中，OrderedDict有一个C实现。我的计时显示，这是Python 3.5的各种方法中最快和最短的。

在Python 3.6中，常规字典变得既有序又紧凑。(此特性适用于CPython和PyPy，但在其他实现中可能不存在)。这为我们提供了一种新的最快的方法，在保持秩序的同时减少数据:

>>> list(dict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']

在Python 3.7中，常规字典保证在所有实现中都是有序的。所以，最短最快的解决方案是:

>>> list(dict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']

这里有很多答案使用set(..)(考虑到元素是可哈希的，这是快速的)或list(它的缺点是它会导致O(n2)算法。

我建议的函数是一个混合的函数:我们使用set(..)来表示可哈希的项，使用list(..)来表示不可哈希的项。此外，它被实现为一个生成器，例如，我们可以限制项目的数量，或做一些额外的过滤。

最后，我们还可以使用一个key参数来指定元素应以何种方式惟一。例如，如果我们想过滤一个字符串列表，这样输出中的每个字符串都有不同的长度，我们可以使用这个。

def uniq(iterable, key=lambda x: x):
    seens = set()
    seenl = []
    for item in iterable:
        k = key(item)
        try:
            seen = k in seens
        except TypeError:
            seen = k in seenl
        if not seen:
            yield item
            try:
                seens.add(k)
            except TypeError:
                seenl.append(k)

我们现在可以这样使用:

>>> list(uniq(["apple", "pear", "banana", "lemon"], len))
['apple', 'pear', 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", "lemon", "banana"], len))
['apple', 'pear', 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", [], "banana"], len))
['apple', 'pear', {}, 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", [], "banana"]))
['apple', 'pear', {}, 'lemon', [], 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", {}, "banana"]))
['apple', 'pear', {}, 'lemon', 'banana']

因此，它是一个唯一性过滤器，可以在任何可迭代对象上工作并过滤出唯一性对象，而不管这些唯一性对象是否可哈希。

它做了一个假设:如果一个对象是可哈希的，而另一个对象不是，这两个对象永远不相等。严格地说，这是可能发生的，尽管它是非常罕见的。

创建一个新的列表，保持L中重复元素的第一个元素的顺序:

newlist = [ii for n,ii in enumerate(L) if ii not in L[:n]]

例如:如果L =[1,2,2,3,4,2,4,3,5]，则newlist将为[1,2,3,4,5]

这将在添加之前检查之前没有出现在列表中的每个新元素。 它也不需要进口。

>>> t = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
>>> t
[1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
>>> s = []
>>> for i in t:
       if i not in s:
          s.append(i)
>>> s
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

也有使用Pandas和Numpy的解决方案。它们都返回numpy数组，所以如果你想要一个列表，你必须使用.tolist()函数。

t=['a','a','b','b','b','c','c','c']
t2= ['c','c','b','b','b','a','a','a']

熊猫的解决方案

唯一使用Pandas函数():

import pandas as pd
pd.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
pd.unique(t2).tolist()
>>>['c','b','a']

Numpy解决方案

使用numpy函数unique()。

import numpy as np
np.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
np.unique(t2).tolist()
>>>['a','b','c']

注意，numpy.unique()也对值进行排序。所以列表t2是有序返回的。如果你想保留顺序，可以这样回答:

_, idx = np.unique(t2, return_index=True)
t2[np.sort(idx)].tolist()
>>>['c','b','a']

与其他解决方案相比，该解决方案并不那么优雅，但是，与pandas.unique()相比，numpy.unique()还允许您检查嵌套数组在选定的轴上是否唯一。

今天，一位同事将接受的答案作为他的代码的一部分发给了我进行代码审阅。 虽然我很欣赏这个问题答案的优雅，但我对他的表现并不满意。 我尝试过这个解决方案(我使用set来减少查找时间)

def ordered_set(in_list):
    out_list = []
    added = set()
    for val in in_list:
        if not val in added:
            out_list.append(val)
            added.add(val)
    return out_list

为了比较效率，我使用了100个整数的随机样本，其中62个是唯一的

from random import randint
x = [randint(0,100) for _ in xrange(100)]

In [131]: len(set(x))
Out[131]: 62

这是测量结果

In [129]: %timeit list(OrderedDict.fromkeys(x))
10000 loops, best of 3: 86.4 us per loop

In [130]: %timeit ordered_set(x)
100000 loops, best of 3: 15.1 us per loop

如果把set从解中移除会发生什么?

def ordered_set(inlist):
    out_list = []
    for val in inlist:
        if not val in out_list:
            out_list.append(val)
    return out_list

结果并不像OrderedDict那样糟糕，但仍然是原始解决方案的3倍多

In [136]: %timeit ordered_set(x)
10000 loops, best of 3: 52.6 us per loop