我的列表中有一个字典，所以我不能使用上面的方法。我得到了错误:

TypeError: unhashable type:

如果你关心顺序和/或某些项是不可散列的。那么你可能会发现这个很有用:

def make_unique(original_list):
    unique_list = []
    [unique_list.append(obj) for obj in original_list if obj not in unique_list]
    return unique_list

有些人可能认为带副作用的列表理解不是一个好的解决方案。这里有一个替代方案:

def make_unique(original_list):
    unique_list = []
    map(lambda x: unique_list.append(x) if (x not in unique_list) else False, original_list)
    return unique_list

获得唯一项目集合的常用方法是使用集合。集合是不同对象的无序集合。要从任何可迭代对象创建一个set，只需将其传递给内置的set()函数。如果以后再次需要一个真正的列表，可以类似地将set传递给list()函数。

下面的例子应该涵盖你要做的任何事情:

>>> t = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]
>>> list(set(t))
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]
>>> s = [1, 2, 3]
>>> list(set(t) - set(s))
[8, 5, 6, 7]

正如您从示例结果中看到的，原始的顺序没有得到维护。如上所述，集合本身是无序的集合，因此顺序丢失。当将集合转换回列表时，将创建任意顺序。

维持秩序

如果顺序对你来说很重要，那么你就必须使用不同的机制。一个非常常见的解决方案是依赖OrderedDict来保持键在插入期间的顺序:

>>> from collections import OrderedDict
>>> list(OrderedDict.fromkeys(t))
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

从Python 3.7开始，内置字典也保证保持插入顺序，所以如果你使用的是Python 3.7或更高版本(或CPython 3.6)，你也可以直接使用它:

>>> list(dict.fromkeys(t))
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

请注意，这可能会有一些开销，首先创建一个字典，然后从它创建一个列表。如果您实际上不需要保留顺序，那么使用集合通常会更好，特别是因为它提供了更多的操作。查看这个问题，了解更多细节和在删除重复项时保留顺序的替代方法。

最后请注意，set和OrderedDict/dict解决方案都要求项是可哈希的。这通常意味着它们必须是不可变的。如果你必须处理不可哈希的项(例如列表对象)，那么你将不得不使用一种缓慢的方法，你基本上必须在一个嵌套循环中比较每个项。

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。

如果你想保持顺序，不使用任何外部模块，这里有一个简单的方法:

>>> t = [1, 9, 2, 3, 4, 5, 3, 6, 7, 5, 8, 9]
>>> list(dict.fromkeys(t))
[1, 9, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

注意:这种方法保留了出现的顺序，因此，如上所示，9将在1之后，因为它是第一次出现。然而，这和你做的结果是一样的

from collections import OrderedDict
ulist=list(OrderedDict.fromkeys(l))

但它更短，跑得更快。

这是因为每次fromkeys函数尝试创建一个新键时，如果值已经存在，它就会简单地覆盖它。然而，这不会影响字典，因为fromkeys创建的字典中所有键的值都为None，因此有效地消除了所有重复的值。

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

>>> 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]