可以使用Python set或dict.fromkeys()方法删除重复项。 dict.fromkeys()方法将一个列表转换为一个字典。字典不能包含重复的值，因此dict.fromkeys()将返回只有唯一值的字典。 集，像字典一样，不能包含重复的值。如果将列表转换为集合，则删除所有重复项。

方法一:幼稚法

mylist = [5, 10, 15, 20, 3, 15, 25, 20, 30, 10, 100]

uniques = []

for i in mylist:

    if i not in uniques:

       uniques.append(i)

print(uniques)

方法二:使用set()

mylist = [5, 10, 15, 20, 3, 15, 25, 20, 30, 10, 100]

myset = set(mylist)

print(list(myset))

检查字符串'a'和'b'

clean_list = []
    for ele in raw_list:
        if 'b' in ele or 'a' in ele:
            pass
        else:
            clean_list.append(ele)

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。

这只是一个可读的函数，很容易理解，我已经使用了dict数据结构，我已经使用了一些内置函数和更好的复杂度O(n)

def undup(dup_list):
    b={}
    for i in dup_list:
        b.update({i:1})
    return b.keys()
a=["a",'b','a']
print undup(a)

免责声明:你可能会得到缩进错误(如果复制和粘贴)，使用上述代码与适当的缩进粘贴之前

从列表中删除重复项的最佳方法是使用set()函数，该函数在python中可用，再次将该集合转换为列表

In [2]: some_list = ['a','a','v','v','v','c','c','d']
In [3]: list(set(some_list))
Out[3]: ['a', 'c', 'd', 'v']

我已将各种建议与perfplot进行了比较。事实证明，如果输入数组没有重复的元素，所有方法的速度或多或少都一样快，与输入数据是Python列表还是NumPy数组无关。

如果输入数组很大，但只包含一个唯一元素，则set、dict和np。如果输入数据是一个列表，唯一方法是常量时间的。如果是NumPy数组，np。Unique比其他选项快10倍。

让我有点惊讶的是这些也不是常时间运算。

代码重现图:

import perfplot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def setup_list(n):
    # return list(np.random.permutation(np.arange(n)))
    return [0] * n


def setup_np_array(n):
    # return np.random.permutation(np.arange(n))
    return np.zeros(n, dtype=int)


def list_set(data):
    return list(set(data))


def numpy_unique(data):
    return np.unique(data)


def list_dict(data):
    return list(dict.fromkeys(data))


b = perfplot.bench(
    setup=[
        setup_list,
        setup_list,
        setup_list,
        setup_np_array,
        setup_np_array,
        setup_np_array,
    ],
    kernels=[list_set, numpy_unique, list_dict, list_set, numpy_unique, list_dict],
    labels=[
        "list(set(lst))",
        "np.unique(lst)",
        "list(dict(lst))",
        "list(set(arr))",
        "np.unique(arr)",
        "list(dict(arr))",
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(23)],
    xlabel="len(array)",
    equality_check=None,
)
# plt.title("input array = [0, 1, 2,..., n]")
plt.title("input array = [0, 0,..., 0]")
b.save("out.png")
b.show()