借用Haskell为列表定义nub函数时使用的递归思想，这将是一种递归方法:

def unique(lst):
    return [] if lst==[] else [lst[0]] + unique(filter(lambda x: x!= lst[0], lst[1:]))

例如:

In [118]: unique([1,5,1,1,4,3,4])
Out[118]: [1, 5, 4, 3]

我对不断增长的数据大小进行了尝试，看到了次线性的时间复杂度(不是确定的，但建议这对于普通数据应该没问题)。

In [122]: %timeit unique(np.random.randint(5, size=(1)))
10000 loops, best of 3: 25.3 us per loop

In [123]: %timeit unique(np.random.randint(5, size=(10)))
10000 loops, best of 3: 42.9 us per loop

In [124]: %timeit unique(np.random.randint(5, size=(100)))
10000 loops, best of 3: 132 us per loop

In [125]: %timeit unique(np.random.randint(5, size=(1000)))
1000 loops, best of 3: 1.05 ms per loop

In [126]: %timeit unique(np.random.randint(5, size=(10000)))
100 loops, best of 3: 11 ms per loop

我还认为有趣的是，这可以很容易地通过其他运算推广到唯一性。是这样的:

import operator
def unique(lst, cmp_op=operator.ne):
    return [] if lst==[] else [lst[0]] + unique(filter(lambda x: cmp_op(x, lst[0]), lst[1:]), cmp_op)

例如，你可以传入一个函数，它使用舍入到同一个整数的概念，就像它是“相等”的唯一性目的，像这样:

def test_round(x,y):
    return round(x) != round(y)

那么unique(some_list, test_round)将提供列表中唯一的元素，其中唯一性不再意味着传统的相等性(这是通过使用任何类型的基于集或基于字典键的方法来解决这个问题)，而是意味着对于每个元素可能舍入的整数K，只取第一个舍入到K的元素，例如:

In [6]: unique([1.2, 5, 1.9, 1.1, 4.2, 3, 4.8], test_round)
Out[6]: [1.2, 5, 1.9, 4.2, 3]

sequence = ['1', '2', '3', '3', '6', '4', '5', '6']
unique = []
[unique.append(item) for item in sequence if item not in unique]

unique→[1、(2)、(3)、(6)、(4)、(5)]

Pandas用户应该查看Pandas .unique。

>>> import pandas as pd
>>> lst = [1, 2, 1, 3, 3, 2, 4]
>>> pd.unique(lst)
array([1, 2, 3, 4])

该函数返回一个NumPy数组。如果需要，可以使用tolist方法将其转换为列表。

最佳解决方案因Python版本和环境限制而异:

Python 3.7+(大多数解释器支持3.6，作为实现细节):

在PyPy 2.5.0中首次引入，并在CPython 3.6中作为实现细节采用，在Python 3.7中成为语言保证之前，plain dict是插入顺序的，甚至比collections.OrderedDict(也是在CPython 3.5中实现的C)更有效。到目前为止，最快的解决方案也是最简单的:

>>> items = [1, 2, 0, 1, 3, 2]
>>> list(dict.fromkeys(items))  # Or [*dict.fromkeys(items)] if you prefer
[1, 2, 0, 3]

像list(set(items))一样，这将所有工作推到C层(在CPython上)，但由于dicts是插入顺序的，dict.fromkeys不会失去顺序。它比list(set(items))慢(通常需要50-100%的时间)，但比任何其他保持顺序的解决方案快得多(在listcomp中使用set需要大约一半的时间)。

重要提示:more_itertools的unique_everseen解决方案(见下面)在惰性和支持非哈希输入项方面有一些独特的优势;如果您需要这些特性，那么这是唯一可行的解决方案。

Python 3.5(以及性能不重要的所有旧版本)

正如Raymond指出的，在CPython 3.5中，OrderedDict是用C实现的，丑陋的列表理解比OrderedDict.fromkeys要慢(除非你真的需要在结尾使用列表——即使这样，也只有在输入非常短的情况下)。因此，在性能和可读性上，CPython 3.5的最佳解决方案是OrderedDict等价于3.6+使用普通dict:

>>> from collections import OrderedDict
>>> items = [1, 2, 0, 1, 3, 2]
>>> list(OrderedDict.fromkeys(items))
[1, 2, 0, 3]

在CPython 3.4及更早版本上，这将比其他一些解决方案慢，所以如果分析显示您需要更好的解决方案，请继续阅读。

Python 3.4或更早版本，如果性能很关键且第三方模块是可接受的

正如@abarnert指出的那样，more_itertools库(pip install more_itertools)包含一个unique_everseen函数，该函数是为了解决这个问题而构建的，而不会在列表推导中出现任何不可读(not seen.add)的变化。这也是最快的解决方案:

>>> from more_itertools import unique_everseen
>>> items = [1, 2, 0, 1, 3, 2]
>>> list(unique_everseen(items))
[1, 2, 0, 3]

只是一个简单的库导入，没有黑客。

该模块正在调整itertools配方unique_everseen，它看起来像:

def unique_everseen(iterable, key=None):
    "List unique elements, preserving order. Remember all elements ever seen."
    # unique_everseen('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D
    # unique_everseen('ABBCcAD', str.lower) --> A B C D
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    if key is None:
        for element in filterfalse(seen.__contains__, iterable):
            seen_add(element)
            yield element
    else:
        for element in iterable:
            k = key(element)
            if k not in seen:
                seen_add(k)
                yield element

但与itertools食谱不同的是，它支持不可哈希项(以性能为代价;如果iterable中的所有元素都是不可哈希的，则算法变成O(n²)vs. O(n)(如果它们都是可哈希的)。

重要提示:与这里所有其他解决方案不同，unique_everseen可以惰性使用;峰值内存使用将是相同的(最终，底层集合增长到相同的大小)，但如果不列出结果，只需迭代它，就能够在找到唯一项时处理它们，而不是等到整个输入重复数据删除后才处理第一个唯一项。

Python 3.4及更早版本，如果性能非常关键且第三方模块不可用

你有两个选择:

复制并粘贴unique_everseen配方到您的代码中，并在上面的more_itertools示例中使用它 使用丑陋的hack，允许一个listcomp检查和更新一个集，以跟踪所看到的内容: Seen = set() [x for x in seq if x not in seen and not seen.add(x)] 以依赖丑陋的黑客为代价: 不是seen.add (x) 这取决于一个事实。add是一个原地方法，总是返回None，所以not None的值为True。

Note that all of the solutions above are O(n) (save calling unique_everseen on an iterable of non-hashable items, which is O(n²), while the others would fail immediately with a TypeError), so all solutions are performant enough when they're not the hottest code path. Which one to use depends on which versions of the language spec/interpreter/third-party modules you can rely on, whether or not performance is critical (don't assume it is; it usually isn't), and most importantly, readability (because if the person who maintains this code later ends up in a murderous mood, your clever micro-optimization probably wasn't worth it).

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]

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]