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'}]

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'}]

我不知道你是否只希望列表中dicts的id是唯一的，但如果目标是有一组dict，其中所有键的值都是唯一的。你应该像这样使用元组键:

>>> L=[
...     {'id':1,'name':'john', 'age':34},
...    {'id':1,'name':'john', 'age':34}, 
...    {'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
...    {'id':2,'name':'hanna', 'age':50}
...    ]
>>> len(L)
4
>>> L=list({(v['id'], v['age'], v['name']):v for v in L}.values())
>>>L
[{'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34}, {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30}, {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 50}]
>>>len(L)
3

希望它能帮助你或其他有顾虑的人....

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)

这里有一个相当紧凑的解决方案，尽管我怀疑不是特别有效(委婉地说):

>>> ds = [{'id':1,'name':'john', 'age':34},
...       {'id':1,'name':'john', 'age':34},
...       {'id':2,'name':'hanna', 'age':30}
...       ]
>>> map(dict, set(tuple(sorted(d.items())) for d in ds))
[{'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}, {'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}]

一个快速的解决方案是生成一个新列表。

sortedlist = []

for item in listwhichneedssorting:
    if item not in sortedlist:
        sortedlist.append(item)