另一个基于列表推导式的一行代码:

>>> d = [{'a': 123}, {'b': 123}, {'a': 123}]
>>> [i for n, i in enumerate(d) if i not in d[n + 1:]]
[{'b': 123}, {'a': 123}]

在这里，因为我们可以使用字典比较，所以我们只保留初始列表中其余部分中不存在的元素(这个概念只能通过索引n访问，因此使用了enumerate)。

不是一个通用的答案，但如果你的列表恰好是按某个键排序的，像这样:

l=[{'a': {'b': 31}, 't': 1},
   {'a': {'b': 31}, 't': 1},
 {'a': {'b': 145}, 't': 2},
 {'a': {'b': 25231}, 't': 2},
 {'a': {'b': 25231}, 't': 2}, 
 {'a': {'b': 25231}, 't': 2}, 
 {'a': {'b': 112}, 't': 3}]

那么解决方案很简单:

import itertools
result = [a[0] for a in itertools.groupby(l)]

结果:

[{'a': {'b': 31}, 't': 1},
{'a': {'b': 145}, 't': 2},
{'a': {'b': 25231}, 't': 2},
{'a': {'b': 112}, 't': 3}]

使用嵌套字典并(显然)保持顺序。

最简单的方法是将列表中的每一项转换为字符串，因为字典是不可哈希的。然后可以使用set删除重复项。

list_org = [{'a': 123}, {'b': 123}, {'a': 123}]
list_org_updated = [ str(item) for item in list_org]
print(list_org_updated)
["{'a': 123}", "{'b': 123}", "{'a': 123}"]
unique_set = set(list_org_updated)
print(unique_set)
{"{'b': 123}", "{'a': 123}"}

你可以使用集合，但如果你想要一个列表，那么添加以下内容:

import ast
unique_list = [ast.literal_eval(item) for item in unique_set]
print(unique_list)
[{'b': 123}, {'a': 123}]

如果你想维护骑士团，那你可以这么做

from collections import OrderedDict
print OrderedDict((frozenset(item.items()),item) for item in data).values()
# [{'a': 123, 'b': 1234}, {'a': 3222, 'b': 1234}]

如果顺序不重要，那么你可以这样做

print {frozenset(item.items()):item for item in data}.values()
# [{'a': 3222, 'b': 1234}, {'a': 123, 'b': 1234}]

如果你不关心规模和疯狂的性能，简单的func:

# Filters dicts with the same value in unique_key
# in: [{'k1': 1}, {'k1': 33}, {'k1': 1}]
# out: [{'k1': 1}, {'k1': 33}]
def remove_dup_dicts(list_of_dicts: list, unique_key) -> list:
    unique_values = list()
    unique_dicts = list()
    for obj in list_of_dicts:
        val = obj.get(unique_key)
        if val not in unique_values:
            unique_values.append(val)
            unique_dicts.append(obj)
    return unique_dicts

如果您在工作流中使用Pandas，一种选择是直接向pd提供字典列表。DataFrame构造函数。然后使用drop_duplicate和to_dict方法获得所需的结果。

import pandas as pd

d = [{'a': 123, 'b': 1234}, {'a': 3222, 'b': 1234}, {'a': 123, 'b': 1234}]

d_unique = pd.DataFrame(d).drop_duplicates().to_dict('records')

print(d_unique)

[{'a': 123, 'b': 1234}, {'a': 3222, 'b': 1234}]