今天，一位同事将接受的答案作为他的代码的一部分发给了我进行代码审阅。 虽然我很欣赏这个问题答案的优雅，但我对他的表现并不满意。 我尝试过这个解决方案(我使用set来减少查找时间)

def ordered_set(in_list):
    out_list = []
    added = set()
    for val in in_list:
        if not val in added:
            out_list.append(val)
            added.add(val)
    return out_list

为了比较效率，我使用了100个整数的随机样本，其中62个是唯一的

from random import randint
x = [randint(0,100) for _ in xrange(100)]

In [131]: len(set(x))
Out[131]: 62

这是测量结果

In [129]: %timeit list(OrderedDict.fromkeys(x))
10000 loops, best of 3: 86.4 us per loop

In [130]: %timeit ordered_set(x)
100000 loops, best of 3: 15.1 us per loop

如果把set从解中移除会发生什么?

def ordered_set(inlist):
    out_list = []
    for val in inlist:
        if not val in out_list:
            out_list.append(val)
    return out_list

结果并不像OrderedDict那样糟糕，但仍然是原始解决方案的3倍多

In [136]: %timeit ordered_set(x)
10000 loops, best of 3: 52.6 us per loop

尝试使用集合:

import sets
t = sets.Set(['a', 'b', 'c', 'd'])
t1 = sets.Set(['a', 'b', 'c'])

print t | t1
print t - t1

使用set:

a = [0,1,2,3,4,3,3,4]
a = list(set(a))
print a

使用unique:

import numpy as np
a = [0,1,2,3,4,3,3,4]
a = np.unique(a).tolist()
print a

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。

你可以使用set来删除重复项:

mylist = list(set(mylist))

但请注意，结果将是无序的。如果这是个问题的话:

mylist.sort()

简单易行:

myList = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
cleanlist = []
[cleanlist.append(x) for x in myList if x not in cleanlist]

输出:

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