下面是一个带有双嵌套列表理解的快速单行解决方案(基于@Emmanuel的解决方案)。

它使用每个字典中的单个键(例如，a)作为主键，而不是检查整个字典是否匹配

[i for n, i in enumerate(list_of_dicts) if i.get(primary_key) not in [y.get(primary_key) for y in list_of_dicts[n + 1:]]]

这不是OP要求的，但这是让我来到这个帖子的原因，所以我想我应该发布我最终得到的解决方案

使用自定义键删除重复项:

def remove_duplications(arr, key):
    return list({key(x): x for x in arr}.values())

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}]

有时老式的循环仍然有用。这段代码比jcollado的稍长，但非常容易阅读:

a = [{'a': 123}, {'b': 123}, {'a': 123}]
b = []
for i in range(len(a)):
    if a[i] not in a[i+1:]:
        b.append(a[i])

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)。

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}]