my_list = ['one', 'two', 'one']

duplicates = []

for value in my_list:
  if my_list.count(value) > 1:
    if value not in duplicates:
      duplicates.append(value)

print(duplicates) //["one"]

仅推荐用于短列表:

any(thelist.count(x) > 1 for x in thelist)

不要在一个很长的列表上使用——它所花费的时间与列表中项目数量的平方成正比!

对于具有可哈希项(字符串，数字和c)的较长列表:

def anydup(thelist):
  seen = set()
  for x in thelist:
    if x in seen: return True
    seen.add(x)
  return False

如果你的项目是不可哈希的(子列表，字典等)，它会变得更加复杂，尽管它仍然有可能得到O(N logN)，如果它们至少具有可比性。但你需要知道或测试项目的特征(可哈希与否，可比性与否)，以获得最佳性能——可哈希对象为O(N)，不可哈希对象为O(N log N)，否则就会变成O(N平方)，没有人能做什么:-(。

我真的不知道布景的幕后是做什么的，所以我只想让它简单。

def dupes(num_list):
    unique = []
    dupes = []
    for i in num_list:
        if i not in unique:
            unique.append(i)
        else:
            dupes.append(i)
    if len(dupes) != 0:
        return False
    else:
        return True

如果所有值都是可哈希的，使用set()删除重复项:

>>> your_list = ['one', 'two', 'one']
>>> len(your_list) != len(set(your_list))
True

my_list = ['one', 'two', 'one']

duplicates = []

for value in my_list:
  if my_list.count(value) > 1:
    if value not in duplicates:
      duplicates.append(value)

print(duplicates) //["one"]

如果列表包含不可哈希的项，您可以使用Alex Martelli的解决方案，但使用列表而不是集合，尽管它对于较大的输入较慢:O(N^2)。

def has_duplicates(iterable):
    seen = []
    for x in iterable:
        if x in seen:
            return True
        seen.append(x)
    return False