from itertools import groupby
[ key for key,_ in groupby(sortedList)]

这个列表甚至不需要排序，充分条件是相等的值被分组在一起。

编辑:我假设“保持顺序”意味着列表实际上是有序的。如果不是这样，那么MizardX的解决方案是正确的。

社区编辑:然而，这是“将重复的连续元素压缩为单个元素”的最优雅的方法。

一个简单的递归解决方案:

def uniquefy_list(a):
    return uniquefy_list(a[1:]) if a[0] in a[1:] else [a[0]]+uniquefy_list(a[1:]) if len(a)>1 else [a[0]]

你可以引用一个列表推导式，因为它是由符号'_[1]'构建的。例如，下面的函数通过引用列表推导式对元素列表进行惟一化，而不改变它们的顺序。

def unique(my_list): 
    return [x for x in my_list if x not in locals()['_[1]']]

演示:

l1 = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5]
l2 = [x for x in l1 if x not in locals()['_[1]']]
print l2

输出:

[1, 2, 3, 4, 5]

这里有一些替代选项:http://www.peterbe.com/plog/uniqifiers-benchmark

最快的一个:

def f7(seq):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    return [x for x in seq if not (x in seen or seen_add(x))]

为什么要赋值。添加到seen_add而不是只调用see . Add ?Python是一种动态语言，解析可见。每次迭代添加比解析一个局部变量代价更大。观察。Add可能会在迭代之间发生更改，而运行时还不够聪明，无法排除这种情况。为了安全起见，它必须每次检查对象。

如果您计划在同一个数据集上大量使用这个函数，那么使用一个有序集可能会更好:http://code.activestate.com/recipes/528878/

O(1)每次操作的插入、删除和成员检查。

(小额外注意:see .add()总是返回None，所以以上值只是作为一种尝试更新集合的方式，而不是逻辑测试的组成部分。)

from itertools import groupby
[ key for key,_ in groupby(sortedList)]

这个列表甚至不需要排序，充分条件是相等的值被分组在一起。

编辑:我假设“保持顺序”意味着列表实际上是有序的。如果不是这样，那么MizardX的解决方案是正确的。

社区编辑:然而，这是“将重复的连续元素压缩为单个元素”的最优雅的方法。

MizardX的答案提供了多种方法的良好集合。

这是我自言自语时想到的:

mylist = [x for i,x in enumerate(mylist) if x not in mylist[i+1:]]