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']

不使用导入模块或集的解决方案:

text = "ask not what your country can do for you ask what you can do for your country"
sentence = text.split(" ")
noduplicates = [(sentence[i]) for i in range (0,len(sentence)) if sentence[i] not in sentence[:i]]
print(noduplicates)

给输出:

['ask', 'not', 'what', 'your', 'country', 'can', 'do', 'for', 'you']

如果你需要一个班轮，那么这可能会有帮助:

reduce(lambda x, y: x + y if y[0] not in x else x, map(lambda x: [x],lst))

．.． 应该工作，但纠正我，如果我错了

只是从外部module1中添加这样一个功能的另一个(非常高性能的)实现:

>>> from iteration_utilities import unique_everseen
>>> lst = [1,1,1,2,3,2,2,2,1,3,4]

>>> list(unique_everseen(lst))
[1, 2, 3, 4]

计时

我做了一些计时(Python 3.6)，这些表明它比我测试的所有其他替代方案都快，包括OrderedDict.fromkeys, f7和more_itertools.unique_everseen:

%matplotlib notebook

from iteration_utilities import unique_everseen
from collections import OrderedDict
from more_itertools import unique_everseen as mi_unique_everseen

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

def iteration_utilities_unique_everseen(seq):
    return list(unique_everseen(seq))

def more_itertools_unique_everseen(seq):
    return list(mi_unique_everseen(seq))

def odict(seq):
    return list(OrderedDict.fromkeys(seq))

from simple_benchmark import benchmark

b = benchmark([f7, iteration_utilities_unique_everseen, more_itertools_unique_everseen, odict],
              {2**i: list(range(2**i)) for i in range(1, 20)},
              'list size (no duplicates)')
b.plot()

为了确保这一点，我还做了一个重复的测试，看看是否有区别:

import random

b = benchmark([f7, iteration_utilities_unique_everseen, more_itertools_unique_everseen, odict],
              {2**i: [random.randint(0, 2**(i-1)) for _ in range(2**i)] for i in range(1, 20)},
              'list size (lots of duplicates)')
b.plot()

一个只包含一个值:

b = benchmark([f7, iteration_utilities_unique_everseen, more_itertools_unique_everseen, odict],
              {2**i: [1]*(2**i) for i in range(1, 20)},
              'list size (only duplicates)')
b.plot()

在所有这些情况下，iteration_utilities。Unique_everseen函数是最快的(在我的电脑上)。

这iteration_utilities。unique_everseen函数也可以处理输入中的不可哈希值(但是当值是可哈希值时，性能是O(n*n)而不是O(n))。

>>> lst = [{1}, {1}, {2}, {1}, {3}]

>>> list(unique_everseen(lst))
[{1}, {2}, {3}]

1免责声明:我是该软件包的作者。

如果你经常使用pandas，并且美学优先于性能，那么考虑内置函数pandas. series .drop_duplicate:

    import pandas as pd
    import numpy as np

    uniquifier = lambda alist: pd.Series(alist).drop_duplicates().tolist()

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

    alist = np.random.randint(low=0, high=1000, size=10000).tolist()

    print uniquifier(alist) == f7(alist)  # True

时间:

    In [104]: %timeit f7(alist)
    1000 loops, best of 3: 1.3 ms per loop
    In [110]: %timeit uniquifier(alist)
    100 loops, best of 3: 4.39 ms per loop

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']