你可以使用numpy库(适用于Python2。x只):

   import numpy as np 

   list_of_unique_dicts=list(np.unique(np.array(list_of_dicts)))

让它在Python 3中工作。X(以及numpy的最新版本)，您需要将字典数组转换为numpy字符串数组，例如。

list_of_unique_dicts=list(np.unique(np.array(list_of_dicts).astype(str)))

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。

这里有一个内存开销很小的实现，代价是不像其他实现那样紧凑。

values = [ {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
           {'id':1,'name':'john', 'age':34},
           {'id':1,'name':'john', 'age':34},
           {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
           {'id':1,'name':'john', 'age':34},]
count = {}
index = 0
while index < len(values):
    if values[index]['id'] in count:
        del values[index]
    else:
        count[values[index]['id']] = 1
        index += 1

输出:

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

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。

我们可以用熊猫

import pandas as pd
yourdict=pd.DataFrame(L).drop_duplicates().to_dict('r')
Out[293]: [{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}, {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]

注意与接受答案略有不同。

drop_duplicate将检查pandas中的所有列，如果都相同则删除该行。

例如:

如果我们把第二个字典的名字从约翰改为彼得

L=[
    {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
    {'id': 1, 'name': 'peter', 'age': 34},
    {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30},
]
pd.DataFrame(L).drop_duplicates().to_dict('r')
Out[295]: 
[{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'},
 {'age': 34, 'id': 1, 'name': 'peter'},# here will still keeping the dict in the out put 
 {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]

我总结了我最喜欢的尝试:

https://repl.it/@SmaMa/Python-List-of-unique-dictionaries

# ----------------------------------------------
# Setup
# ----------------------------------------------

myList = [
  {"id":"1", "lala": "value_1"},
  {"id": "2", "lala": "value_2"}, 
  {"id": "2", "lala": "value_2"}, 
  {"id": "3", "lala": "value_3"}
]
print("myList:", myList)

# -----------------------------------------------
# Option 1 if objects has an unique identifier
# -----------------------------------------------

myUniqueList = list({myObject['id']:myObject for myObject in myList}.values())
print("myUniqueList:", myUniqueList)

# -----------------------------------------------
# Option 2 if uniquely identified by whole object
# -----------------------------------------------

myUniqueSet = [dict(s) for s in set(frozenset(myObject.items()) for myObject in myList)]
print("myUniqueSet:", myUniqueSet)

# -----------------------------------------------
# Option 3 for hashable objects (not dicts)
# -----------------------------------------------

myHashableObjects = list(set(["1", "2", "2", "3"]))
print("myHashAbleList:", myHashableObjects)