因此，创建一个临时字典，键为id。这将过滤掉重复的内容。 dict的values()将是列表

在Python2.7

>>> L=[
... {'id':1,'name':'john', 'age':34},
... {'id':1,'name':'john', 'age':34},
... {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
... ]
>>> {v['id']:v for v in L}.values()
[{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}, {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]

在Python3

>>> L=[
... {'id':1,'name':'john', 'age':34},
... {'id':1,'name':'john', 'age':34},
... {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
... ] 
>>> list({v['id']:v for v in L}.values())
[{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}, {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]

在Python2.5/2.6

>>> L=[
... {'id':1,'name':'john', 'age':34},
... {'id':1,'name':'john', 'age':34},
... {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
... ] 
>>> dict((v['id'],v) for v in L).values()
[{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}, {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]

扩展John La Rooy (Python -唯一字典列表)的答案，使其更加灵活:

def dedup_dict_list(list_of_dicts: list, columns: list) -> list:
    return list({''.join(row[column] for column in columns): row
                for row in list_of_dicts}.values())

调用函数:

sorted_list_of_dicts = dedup_dict_list(
    unsorted_list_of_dicts, ['id', 'name'])

非常简单的选择:

L = [
    {'id':1,'name':'john', 'age':34},
    {'id':1,'name':'john', 'age':34},
    {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
    ]


D = dict()
for l in L: D[l['id']] = l
output = list(D.values())
print output

可能有更优雅的解决方案，但我认为最好添加一个更详细的解决方案，使其更容易遵循。这里假设没有唯一键，你有一个简单的k,v结构，并且你使用的python版本保证了列表顺序。这适用于原来的职位。

data_set = [
    {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
    {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
    {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30},
]

# list of keys
keys = [k for k in data_set[0]]

# Create a List of Lists of the values from the data Set
data_set_list = [[v for v in v.values()] for v in data_set]

# Dedupe
new_data_set = []
for lst in data_set_list:
    # Check if list exists in new data set
    if lst in new_data_set:
        print(lst)
        continue
    # Add list to new data set
    new_data_set.append(lst)

# Create dicts
new_data_set = [dict(zip(keys,lst)) for lst in new_data_set]    

print(new_data_set)

由于id足以检测重复项，且id是可哈希的:在以id为键的字典中运行它们。每个键的值都是原始字典。

deduped_dicts = dict((item["id"], item) for item in list_of_dicts).values()

在Python 3中，values()不返回列表;你需要在list()中包装整个表达式的右边，并且你可以将表达式的部分更经济地写成dict理解:

deduped_dicts = list({item["id"]: item for item in list_of_dicts}.values())

注意，结果可能与原始结果的顺序不同。如果这是一个要求，您可以使用集合。OrderedDict而不是dict。

顺便说一句，将数据保存在使用id作为键的字典中可能很有意义。

在集合中查找公共元素的通常方法是使用Python的set类。只需将所有元素添加到集合中，然后将集合转换为列表，然后重复的元素就消失了。

当然，问题在于set()只能包含可哈希的条目，而dict是不可哈希的。

如果我遇到这个问题，我的解决方案是将每个dict转换为表示该dict的字符串，然后将所有字符串添加到set()中，然后将字符串值作为列表()读取并转换回dict。

字符串形式的字典的一个很好的表示是JSON格式。Python有一个内置的JSON模块(当然叫做JSON)。

剩下的问题是字典中的元素没有顺序，当Python将字典转换为JSON字符串时，您可能会得到两个表示等效字典的JSON字符串，但它们不是相同的字符串。简单的解决方案是在调用json.dumps()时传递参数sort_keys=True。

编辑:这个解决方案是假设一个给定的字典可以有任何不同的部分。如果我们可以假设每个具有相同“id”值的dict将匹配其他具有相同“id”值的dict，那么这是过度的;@gnibbler的解决方案更快更简单。

编辑:现在有一个来自André Lima的评论明确表示，如果ID是一个副本，那么可以安全地假设整个字典是一个副本。所以这个答案太夸张了，我推荐@gnibbler的答案。