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'}]

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。

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)

这是我找到的解决方案:

usedID = []

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

for each in x:
    if each['id'] in usedID:
        x.remove(each)
    else:
        usedID.append(each['id'])

print x

基本上你检查ID是否存在于列表中，如果存在，删除字典，如果不存在，将ID追加到列表中

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

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)