如果你想保持顺序，不使用任何外部模块，这里有一个简单的方法:

>>> t = [1, 9, 2, 3, 4, 5, 3, 6, 7, 5, 8, 9]
>>> list(dict.fromkeys(t))
[1, 9, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

注意:这种方法保留了出现的顺序，因此，如上所示，9将在1之后，因为它是第一次出现。然而，这和你做的结果是一样的

from collections import OrderedDict
ulist=list(OrderedDict.fromkeys(l))

但它更短，跑得更快。

这是因为每次fromkeys函数尝试创建一个新键时，如果值已经存在，它就会简单地覆盖它。然而，这不会影响字典，因为fromkeys创建的字典中所有键的值都为None，因此有效地消除了所有重复的值。

你也可以这样做:

>>> t = [1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 6]
>>> s = [x for i, x in enumerate(t) if i == t.index(x)]
>>> s
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

上述工作的原因是index方法只返回元素的第一个索引。重复元素具有更高的下标。参考此处:

列表。索引(x[， start[， end]]) 的列表中返回从零开始的索引 如果没有，则引发ValueError异常 这样的项目。

要删除重复的，将其设置为SET，然后再次将其设置为LIST，并打印/使用它。 一个集合保证有唯一的元素。例如:

a = [1,2,3,4,5,9,11,15]
b = [4,5,6,7,8]
c=a+b
print c
print list(set(c)) #one line for getting unique elements of c

输出将如下所示(在python 2.7中检查)

[1, 2, 3, 4, 5, 9, 11, 15, 4, 5, 6, 7, 8]  #simple list addition with duplicates
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 15] #duplicates removed!!

Python 3中非常简单的方法:

>>> n = [1, 2, 3, 4, 1, 1]
>>> n
[1, 2, 3, 4, 1, 1]
>>> m = sorted(list(set(n)))
>>> m
[1, 2, 3, 4]

一个更好的方法是，

import pandas as pd

myList = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
cleanList = pd.Series(myList).drop_duplicates().tolist()
print(cleanList)

#> [1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

秩序得以维持。

获得唯一项目集合的常用方法是使用集合。集合是不同对象的无序集合。要从任何可迭代对象创建一个set，只需将其传递给内置的set()函数。如果以后再次需要一个真正的列表，可以类似地将set传递给list()函数。

下面的例子应该涵盖你要做的任何事情:

>>> t = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]
>>> list(set(t))
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]
>>> s = [1, 2, 3]
>>> list(set(t) - set(s))
[8, 5, 6, 7]

正如您从示例结果中看到的，原始的顺序没有得到维护。如上所述，集合本身是无序的集合，因此顺序丢失。当将集合转换回列表时，将创建任意顺序。

维持秩序

如果顺序对你来说很重要，那么你就必须使用不同的机制。一个非常常见的解决方案是依赖OrderedDict来保持键在插入期间的顺序:

>>> from collections import OrderedDict
>>> list(OrderedDict.fromkeys(t))
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

从Python 3.7开始，内置字典也保证保持插入顺序，所以如果你使用的是Python 3.7或更高版本(或CPython 3.6)，你也可以直接使用它:

>>> list(dict.fromkeys(t))
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

请注意，这可能会有一些开销，首先创建一个字典，然后从它创建一个列表。如果您实际上不需要保留顺序，那么使用集合通常会更好，特别是因为它提供了更多的操作。查看这个问题，了解更多细节和在删除重复项时保留顺序的替代方法。

最后请注意，set和OrderedDict/dict解决方案都要求项是可哈希的。这通常意味着它们必须是不可变的。如果你必须处理不可哈希的项(例如列表对象)，那么你将不得不使用一种缓慢的方法，你基本上必须在一个嵌套循环中比较每个项。