这只是一个可读的函数，很容易理解，我已经使用了dict数据结构，我已经使用了一些内置函数和更好的复杂度O(n)

def undup(dup_list):
    b={}
    for i in dup_list:
        b.update({i:1})
    return b.keys()
a=["a",'b','a']
print undup(a)

免责声明:你可能会得到缩进错误(如果复制和粘贴)，使用上述代码与适当的缩进粘贴之前

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。

很晚才回答。 如果你不关心列表顺序，你可以使用*arg扩展集唯一性来删除dupes，即:

l = [*{*l}]

Python3演示

>>> 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]

不使用set

data=[1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
uni_data=[]
for dat in data:
    if dat not in uni_data:
        uni_data.append(dat)

print(uni_data) 

使用set，但保持顺序

unique = set()
[unique.add(n) or n for n in l if n not in unique]