python 过滤添加重复

本文通过遍历课程信息列表,根据课程ID进行聚合,实现了对不同教师讲授的相同课程标题进行整合,便于管理和检索。
v = [
   {'name': '日天', 'tid': 1, 'title': '全栈58888期'},
   {'name': '日天', 'tid': 1, 'title': '全栈656期'},
   {'name': '日地', 'tid': 2, 'title': '黑客来了'},
   {'name': '日地', 'tid': 2, 'title': '全栈100期'},
   {'name': '日方少伟', 'tid': 3, 'title': '全栈58888期'},
   {'name': '日方少伟', 'tid': 3, 'title': '全栈656期'},
   {'name': '日方少伟', 'tid': 3, 'title': '黑客来了'}
]
result = {}
for row in v:
   tid =row['tid']
   if tid in result:
      result[tid]['titles'].append(row['title'])
   else:
      result[tid] = {'name':row['name'],'tid': row['tid'],'titles': [row['title'],]}
    # print(result[tid])

# for key , value in result.items():
for value in result.values():
   print(value)

{'name': '日天', 'tid': 1, 'titles': ['全栈58888期', '全栈656期']}
{'name': '日地', 'tid': 2, 'titles': ['黑客来了', '全栈100期']}
{'name': '日方少伟', 'tid': 3, 'titles': ['全栈58888期', '全栈656期', '黑客来了']}

<think>好的,用户想知道如何在Python中向列表添加数据时避免重复添加。我需要根据他们的需求给出解决方案,并且参考提供的引用内容。首先,引用[1]提到可以用集合来去重数组或字符串,因为集合会自动去除重复项。这可能是一个直接的方法,但用户可能需要在添加元素时就检查是否存在,而不是最后处理。 我应该先考虑用户的具体场景:他们可能在逐个添加元素到列表时,希望确保每个元素都是唯一的。这时候,每次添加前检查元素是否已存在是必须的。比如,使用条件判断,如果元素不在列表中,则添加。这种方法简单,但时间复杂度较高,因为每次检查都需要遍历列表,对于大列表效率低。 接下来,引用[1]中的集合方法可以优化检查过程。因为集合的查找操作是O(1)的时间复杂度,比列表的O(n)快。所以可以维护一个辅助集合,每次添加元素时先检查集合,不存在的话再添加到列表和集合中。这样能有效提升效率,尤其是处理大量数据时。 另外,用户可能需要保持列表的顺序,这时候使用集合辅助的方法可以保证顺序,而直接转集合再转列表会打乱顺序。比如,如果用户需要按添加顺序保留唯一元素,那么辅助集合的方法更适合。 此外,引用[3]提到PyQT用于界面开发,但用户的问题与此无关,可以忽略。引用[2]关于重启爬虫的命令也不相关,不需要考虑。 可能的解决方案总结: 1. 使用条件判断,每次添加前检查元素是否在列表中。适用于小列表,简单但效率不高。 2. 使用辅助集合来快速检查存在性,提高效率,适合大数据量。 3. 使用有序字典(Python 3.7+的字典保持插入顺序)来去重,然后转换为列表。 需要比较这些方法的优缺点,并给出示例代码。同时,要提醒用户注意数据类型的限制,比如集合不能存储不可哈希的元素(如列表、字典)。 最后,生成相关问题,比如如何保持插入顺序、处理大数据量时的优化方法等。</think>在Python中向列表添加唯一元素时,可以通过以下三种方法避免重复添加,根据场景需求选择最优解: **方法1:添加前显式检查** ```python my_list = [] new_item = 2 if new_item not in my_list: my_list.append(new_item) ``` *优点*:简单直观,无需额外数据结构 *缺点*:时间复杂度O(n),每次需要遍历整个列表[^1] **方法2:使用辅助集合** ```python my_list = [] seen = set() def add_unique(item): if item not in seen: seen.add(item) my_list.append(item) add_unique(3) # 成功添加 add_unique(3) # 自动过滤 ``` *优点*:查询时间复杂度降低到O(1) *注意*:需要同步维护集合和列表 **方法3:使用OrderedDict保持顺序** ```python from collections import OrderedDict my_list = [2,3,2,5] unique_ordered = list(OrderedDict.fromkeys(my_list)) # 输出[2,3,5] ``` *特点*:适合需要保持元素原始顺序的场景 **性能对比表**: | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 顺序保持 | |------|------------|------------|----------| | 直接检查 | O(n) | O(1) | √ | | 集合辅助 | O(1) | O(n) | √ | | OrderedDict | O(n) | O(n) | √ | **进阶技巧**: 对于自定义对象,需实现`__hash__`和`__eq__`方法才能使用集合检测。处理不可哈希元素时,可序列化为元组: ```python seen = set() for item in unhashable_items: key = tuple(item.values()) if isinstance(item, dict) else item if key not in seen: seen.add(key) my_list.append(item) ```
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