千千惠生活达人注册如果序列上的值都是hashable类型，那么可以很简单的利用集合或者生成器来解决这个问题。比如：def dedupe(items):
seen= set()
for item in items:
if item not in seen:
yield item
seen.add(item)
下面是使用上述函数的例子：>>> a=[1, 5, 2, 1, 9, 1, 5, 10]>>> list(dedupe(a))
[1, 5, 2, 9, 10]>>>
这个方法仅仅在序列中元素为hashable的时候才管用。如果你想消除元素不可哈希（比如dict类型）的序列中重复元素的话，你需要将上述代码稍微改变一下，就像这样：
def dedupe(items, key=None):
seen= set()
for item in items:
val= item if key is None else key(item) if val not in seen: yield item
seen.add(val)
这里的key参数指定了一个函数，将序列元素转换成hashable类型。下面是它的用法示例：
>>> a=[{‘x’:1,’y’:2},{‘x’:1,’y’:3},{‘x’:1,’y’:2},{‘x’:2,’y’:4}]>>> list(dedupe(a, key=lambda d:(d[‘x’],d[‘y’])))
[{‘x’: 1,’y’: 2},{‘x’: 1,’y’: 3},{‘x’: 2,’y’: 4}]>>> list(dedupe(a, key=lambda d: d[‘x’]))
[{‘x’: 1,’y’: 2},{‘x’: 2,’y’: 4}]>>>
如果你想基于单个字段、属性或者某个更大的数据结构来消除重复元素，第二种方案同样可以胜任。
讨论
如果你仅仅就是想消除重复元素，通常可以简单的构造一个集合。比如：>>> a
[1, 5, 2, 1, 9, 1, 5, 10]>>> set(a)
{1, 2, 10, 5, 9}>>>
然而，这种方法不能维护元素的顺序，生成的结果中的元素位置被打乱。而上面的方法可以避免这种情况。
在本节中我们使用了生成器函数让我们的函数更加通用，不仅仅是局限于列表处理。比如，如果如果你想读取一个文件，消除重复行，你可以很容易像这样做：with open(somefile,’r’) as f: for line in dedupe(f):
…
上述key函数参数模仿了sorted(), min()和max()等内置函数的相似功能。
