my_list = ['one', 'two', 'one']

duplicates = []

for value in my_list:
  if my_list.count(value) > 1:
    if value not in duplicates:
      duplicates.append(value)

print(duplicates) //["one"]

另一个解决方案是使用切片，它也适用于字符串和其他可枚举的东西。

def has_duplicates(x):
    for idx, item in enumerate(x):
        if item in x[(idx + 1):]:
            return True
    return False


>>> has_duplicates(["a", "b", "c"])
False
>>> has_duplicates(["a", "b", "b", "c"])
True
>>> has_duplicates("abc")
False
>>> has_duplicates("abbc")
True

我最近回答了一个相关的问题，使用生成器在一个列表中建立所有的副本。它的优点是，如果只是用来确定“是否有重复”，那么你只需要获取第一项，其余的可以忽略，这是终极捷径。

这是一个有趣的基于集合的方法，我直接改编自moooeeeep:

def getDupes(l):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    for x in l:
        if x in seen or seen_add(x):
            yield x

因此，完整的dupes列表将是list(getDupes(etc))。为了简单地测试“是否”存在欺骗，它应该被包装如下:

def hasDupes(l):
    try:
        if getDupes(l).next(): return True    # Found a dupe
    except StopIteration:
        pass
    return False

这可以很好地扩展，并且在列表中提供一致的操作时间——我测试了多达1m个条目的列表。如果您对数据有所了解，特别是，被欺骗者可能会在前半段出现，或者其他让您偏离需求的事情，比如需要获得实际的被欺骗者，那么有几个真正的替代dupe定位器可能会表现更好。我推荐的两个是……

简单的基于字典的方法，非常易读:

def getDupes(c):
    d = {}
    for i in c:
        if i in d:
            if d[i]:
                yield i
                d[i] = False
        else:
            d[i] = True

利用itertools(本质上是一个过滤器/izip/tee)在排序列表上，如果你得到所有的dupes，非常有效，但没有那么快得到第一个:

def getDupes(c):
    a, b = itertools.tee(sorted(c))
    next(b, None)
    r = None
    for k, g in itertools.ifilter(lambda x: x[0]==x[1], itertools.izip(a, b)):
        if k != r:
            yield k
            r = k

这些是我为完整的欺骗列表所尝试的方法中表现最好的，第一次欺骗发生在1m元素列表中从开始到中间的任何地方。令人惊讶的是，排序步骤增加的开销很少。你的里程可能会有所不同，但以下是我的具体计时结果:

Finding FIRST duplicate, single dupe places "n" elements in to 1m element array

Test set len change :        50 -  . . . . .  -- 0.002
Test in dict        :        50 -  . . . . .  -- 0.002
Test in set         :        50 -  . . . . .  -- 0.002
Test sort/adjacent  :        50 -  . . . . .  -- 0.023
Test sort/groupby   :        50 -  . . . . .  -- 0.026
Test sort/zip       :        50 -  . . . . .  -- 1.102
Test sort/izip      :        50 -  . . . . .  -- 0.035
Test sort/tee/izip  :        50 -  . . . . .  -- 0.024
Test moooeeeep      :        50 -  . . . . .  -- 0.001 *
Test iter*/sorted   :        50 -  . . . . .  -- 0.027

Test set len change :      5000 -  . . . . .  -- 0.017
Test in dict        :      5000 -  . . . . .  -- 0.003 *
Test in set         :      5000 -  . . . . .  -- 0.004
Test sort/adjacent  :      5000 -  . . . . .  -- 0.031
Test sort/groupby   :      5000 -  . . . . .  -- 0.035
Test sort/zip       :      5000 -  . . . . .  -- 1.080
Test sort/izip      :      5000 -  . . . . .  -- 0.043
Test sort/tee/izip  :      5000 -  . . . . .  -- 0.031
Test moooeeeep      :      5000 -  . . . . .  -- 0.003 *
Test iter*/sorted   :      5000 -  . . . . .  -- 0.031

Test set len change :     50000 -  . . . . .  -- 0.035
Test in dict        :     50000 -  . . . . .  -- 0.023
Test in set         :     50000 -  . . . . .  -- 0.023
Test sort/adjacent  :     50000 -  . . . . .  -- 0.036
Test sort/groupby   :     50000 -  . . . . .  -- 0.134
Test sort/zip       :     50000 -  . . . . .  -- 1.121
Test sort/izip      :     50000 -  . . . . .  -- 0.054
Test sort/tee/izip  :     50000 -  . . . . .  -- 0.045
Test moooeeeep      :     50000 -  . . . . .  -- 0.019 *
Test iter*/sorted   :     50000 -  . . . . .  -- 0.055

Test set len change :    500000 -  . . . . .  -- 0.249
Test in dict        :    500000 -  . . . . .  -- 0.145
Test in set         :    500000 -  . . . . .  -- 0.165
Test sort/adjacent  :    500000 -  . . . . .  -- 0.139
Test sort/groupby   :    500000 -  . . . . .  -- 1.138
Test sort/zip       :    500000 -  . . . . .  -- 1.159
Test sort/izip      :    500000 -  . . . . .  -- 0.126
Test sort/tee/izip  :    500000 -  . . . . .  -- 0.120 *
Test moooeeeep      :    500000 -  . . . . .  -- 0.131
Test iter*/sorted   :    500000 -  . . . . .  -- 0.157

我使用了pyrospade的方法，因为它很简单，并在一个由不区分大小写的Windows注册表组成的简短列表中对其进行了稍微修改。

如果原始PATH值字符串被分割成单独的路径，所有'null'路径(空的或只有空格的字符串)可以使用以下方法删除:

PATH_nonulls = [s for s in PATH if s.strip()]

def HasDupes(aseq) :
    s = set()
    return any(((x.lower() in s) or s.add(x.lower())) for x in aseq)

def GetDupes(aseq) :
    s = set()
    return set(x for x in aseq if ((x.lower() in s) or s.add(x.lower())))

def DelDupes(aseq) :
    seen = set()
    return [x for x in aseq if (x.lower() not in seen) and (not seen.add(x.lower()))]

原始的PATH有“null”条目和用于测试目的的副本:

[list]  Root paths in HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment:PATH[list]  Root paths in HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment
  1  C:\Python37\
  2
  3
  4  C:\Python37\Scripts\
  5  c:\python37\
  6  C:\Program Files\ImageMagick-7.0.8-Q8
  7  C:\Program Files (x86)\poppler\bin
  8  D:\DATA\Sounds
  9  C:\Program Files (x86)\GnuWin32\bin
 10  C:\Program Files (x86)\Intel\iCLS Client\
 11  C:\Program Files\Intel\iCLS Client\
 12  D:\DATA\CCMD\FF
 13  D:\DATA\CCMD
 14  D:\DATA\UTIL
 15  C:\
 16  D:\DATA\UHELP
 17  %SystemRoot%\system32
 18
 19
 20  D:\DATA\CCMD\FF%SystemRoot%
 21  D:\DATA\Sounds
 22  %SystemRoot%\System32\Wbem
 23  D:\DATA\CCMD\FF
 24
 25
 26  c:\
 27  %SYSTEMROOT%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\
 28

空路径已经被删除，但仍然有重复的路径，例如(1,3)和(13,20):

    [list]  Null paths removed from HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment:PATH
  1  C:\Python37\
  2  C:\Python37\Scripts\
  3  c:\python37\
  4  C:\Program Files\ImageMagick-7.0.8-Q8
  5  C:\Program Files (x86)\poppler\bin
  6  D:\DATA\Sounds
  7  C:\Program Files (x86)\GnuWin32\bin
  8  C:\Program Files (x86)\Intel\iCLS Client\
  9  C:\Program Files\Intel\iCLS Client\
 10  D:\DATA\CCMD\FF
 11  D:\DATA\CCMD
 12  D:\DATA\UTIL
 13  C:\
 14  D:\DATA\UHELP
 15  %SystemRoot%\system32
 16  D:\DATA\CCMD\FF%SystemRoot%
 17  D:\DATA\Sounds
 18  %SystemRoot%\System32\Wbem
 19  D:\DATA\CCMD\FF
 20  c:\
 21  %SYSTEMROOT%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\

最后，被愚弄的人被删除了:

[list]  Massaged path list from in HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment:PATH
  1  C:\Python37\
  2  C:\Python37\Scripts\
  3  C:\Program Files\ImageMagick-7.0.8-Q8
  4  C:\Program Files (x86)\poppler\bin
  5  D:\DATA\Sounds
  6  C:\Program Files (x86)\GnuWin32\bin
  7  C:\Program Files (x86)\Intel\iCLS Client\
  8  C:\Program Files\Intel\iCLS Client\
  9  D:\DATA\CCMD\FF
 10  D:\DATA\CCMD
 11  D:\DATA\UTIL
 12  C:\
 13  D:\DATA\UHELP
 14  %SystemRoot%\system32
 15  D:\DATA\CCMD\FF%SystemRoot%
 16  %SystemRoot%\System32\Wbem
 17  %SYSTEMROOT%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\

仅推荐用于短列表:

any(thelist.count(x) > 1 for x in thelist)

不要在一个很长的列表上使用——它所花费的时间与列表中项目数量的平方成正比!

对于具有可哈希项(字符串，数字和c)的较长列表:

def anydup(thelist):
  seen = set()
  for x in thelist:
    if x in seen: return True
    seen.add(x)
  return False

如果你的项目是不可哈希的(子列表，字典等)，它会变得更加复杂，尽管它仍然有可能得到O(N logN)，如果它们至少具有可比性。但你需要知道或测试项目的特征(可哈希与否，可比性与否)，以获得最佳性能——可哈希对象为O(N)，不可哈希对象为O(N log N)，否则就会变成O(N平方)，没有人能做什么:-(。

如果列表包含不可哈希的项，您可以使用Alex Martelli的解决方案，但使用列表而不是集合，尽管它对于较大的输入较慢:O(N^2)。

def has_duplicates(iterable):
    seen = []
    for x in iterable:
        if x in seen:
            return True
        seen.append(x)
    return False