在CPython 3.6+(以及从Python 3.7+开始的所有其他Python实现)中，字典是有序的，因此从可迭代对象中删除重复项同时保持其原始顺序的方法是:

>>> list(dict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']

在Python 3.5及以下版本(包括Python 2.7)中，使用OrderedDict。我的计时表明，这是Python 3.5的各种方法中最快和最短的(当它获得C实现时;在3.5之前，它仍然是最清晰的解决方案，尽管不是最快的)。

>>> from collections import OrderedDict
>>> list(OrderedDict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']

你可以做一个丑陋的列表理解黑客。

[l[i] for i in range(len(l)) if l.index(l[i]) == i]

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]]

1. 这些解决方案很好…… 为了在保留秩序的同时删除重复项，本页其他地方提出了优秀的解决方案:

seen = set()
[x for x in seq if not (x in seen or seen.add(x))]

以及变化，例如:

seen = set()
[x for x in seq if x not in seen and not seen.add(x)]

确实很受欢迎，因为它们简单、极简，并部署了正确的哈希以获得最佳效率。关于这些方法的主要抱怨似乎是，将方法see .add(x)“返回”的不变量None用作逻辑表达式中的常量(因此是多余的/不必要的)值(只是为了它的副作用)是笨拙和/或令人困惑的。

2. …but they waste one hash lookup per iteration. Surprisingly, given the amount of discussion and debate on this topic, there is actually a significant improvement to the code that seems to have been overlooked. As shown, each "test-and-set" iteration requires two hash lookups: the first to test membership x not in seen and then again to actually add the value seen.add(x). Since the first operation guarantees that the second will always be successful, there is a wasteful duplication of effort here. And because the overall technique here is so efficient, the excess hash lookups will likely end up being the most expensive proportion of what little work remains.

3.相反，让布景完成它的工作吧! 注意，上面的例子只调用set。加上预见，这样做总是会导致集合成员的增加。集合本身永远没有机会拒绝副本;我们的代码片段实际上已经篡夺了这个角色。使用显式的两步测试和设置代码剥夺了set自身排除这些重复的核心能力。

4. 单哈希查找代码: 下面的版本将每次迭代的哈希查找次数减少了一半，从两次减少到只有一次。

seen = set()
[x for x in seq if len(seen) < len(seen.add(x) or seen)]

我不是在找死马(这个问题已经很老了，已经有很多好的答案了)，但是这里有一个使用熊猫的解决方案，在很多情况下都非常快，而且使用起来非常简单。

import pandas as pd

my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 5]

>>> pd.Series(my_list).drop_duplicates().tolist()
# Output:
# [0, 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。)