你知道吗？如果数组是字典组成的，直接对数组内的字典采用set的方式进行去重，会报错：

test = [{"a": 1}, {"a": 1}, {"a": 3}, {"b": 4}]test = list(set(test))>>> TypeError: unhashable type: "dict"

因为使用set去重的前提是该对象为不可变对象，而字典是可变对象，因此无法直接使用该方法去重。

(资料图)

那么怎么解决这个问题呢？有三个办法。

1.使用reduce方法

reduce()函数会对参数序列中元素进行累积。

比如：

from functools import reducedef add(x, y) :            # 两数相加    return x + yprint(reduce(add, [1,2,3,4,5])) # 计算列表和：1+2+3+4+5# 15

上述写法也能用lambda函数简化为：

from functools import reduceprint(reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])) # 使用 lambda 匿名函数# 15

因此，我们自己编写一个函数进行数组内的字典去重：

from functools import reducedata = [{"a": 1}, {"a": 1}, {"a": 3}, {"b": 4}]result = []def unduplicate(result, data):    if data not in result:        result = result + [data]    return resultfor i in data:    result = unduplicate(result, i)print(result)# [{"a": 1}, {"a": 3}, {"b": 4}]

稍显复杂，如果使用reduce函数和lambda函数，代码能简化很多：

def delete_duplicate(data):    func = lambda x, y: x + [y] if y not in x else x    data = reduce(func, [[], ] + data)    return dataprint(delete_duplicate(data))# [{"a": 1}, {"a": 3}, {"b": 4}]

当然， 我也能一行写完这个功能：

data = reduce(lambda x, y: x + [y] if y not in x else x, [[], ] + data)

只不过有可能会被打死在工位上，所以不建议这么干。

2.奇怪的技巧

就如文章开头提到的，字典之所以不能用set去重，是因为它是可变对象。

但是...如果我们把它变成不可变对象呢？

data = [{"a": 1}, {"a": 1}, {"a": 3}, {"b": 4}]def delete_duplicate(data):    immutable_dict = set([str(item) for item in data])    data = [eval(i) for i in immutable_dict]    return dataprint(delete_duplicate(data))# [{"a": 1}, {"a": 3}, {"b": 4}]

没错，这能成。

遍历字典，将每个子项变成字符串存放到数组中，再通过set函数去重。通过eval函数，将去重后的数组里的每个子项重新转化回字典。

如此Python，怎能不好玩？

高效的方式

上面讲了两种骚操作，其实都不太建议在实际工作中使用。

一个原因是真的太骚了，怕被打趴在工位上。

另一个原因是，它们在应对较大数据量的时候，性能不太行。

下面是最正统的方式：

data = [dict(t) for t in set([tuple(d.items()) for d in data])]# data:# [{"a": 1}, {"b": 2}]

其实和第二种方式一样，是将数组内的每个字典转成元组，也就是不可变对象，再使用set进行去重。去重完毕后再使用dict函数将元组重新组成字典对。

但是，这种方法对于字典内还有字典的数据结构是不适用的，因此对于字典对里还有字典情况的去重，比如：

data2 = [{"a": {"b": "c"}}, {"a": {"b": "c"}}]

这种情况我建议使用第二种方式去重：

data2 = [{"a": {"b": "c"}}, {"a": {"b": "c"}}]def delete_duplicate_str(data):    immutable_dict = set([str(item) for item in data])    data = [eval(i) for i in immutable_dict]    return dataprint(delete_duplicate_str(data2))# [{"a": {"b": "c"}}]

怎么样，这三种方式你都学会了吗？

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关键词： 数据结构 这种情况 方式进行 可能会被 匿名函数