Курс Python → Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys

Удаление дубликатов из списка — распространённая задача в программировании, особенно когда важно сохранить порядок элементов. В Python для решения этой задачи можно использовать несколько подходов, однако одним из наиболее элегантных и эффективных является использование метода dict.fromkeys(). Этот метод позволяет создать словарь, где ключами станут уникальные элементы исходного списка, а порядок их появления будет сохранён.

Для начала, рассмотрим, как работает этот метод. Когда вы вызываете dict.fromkeys(list1), Python проходит по всем элементам списка list1 и добавляет их в словарь в порядке появления. Поскольку словари в Python 3.7 и выше сохраняют порядок добавления элементов, вы можете быть уверены, что уникальные значения будут находиться на тех же позициях, что и в исходном списке. Затем, преобразовав этот словарь обратно в список, вы получите желаемый результат — список без дубликатов, но с сохранением порядка.

Вот пример кода, который демонстрирует этот подход:

list1 = [1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 3]
unique_list = list(dict.fromkeys(list1))
print(unique_list)  # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5]

Как видно из примера, использование dict.fromkeys() позволяет удалить дубликаты всего за одну строку кода. Это делает код не только компактным, но и легко читаемым. Такой подход особенно полезен, когда вы работаете с большими списками, так как он работает быстро и эффективно, что может существенно сэкономить время при обработке данных.

В заключение, метод dict.fromkeys() является одним из лучших решений для удаления дубликатов из списка в Python. Он не только позволяет быстро и просто достичь желаемого результата, но и сохраняет порядок элементов. Этот метод подходит для различных типов данных, включая числа, строки и даже сложные объекты, что делает его универсальным инструментом для разработчиков.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Оператор walrus в Python
  2. Роль ключевого слова self
  3. Генерация случайных чисел Python
  4. Структурирование данных с Pydantic
  5. Функция map() в Python
  6. Работа с кортежами в Python
  7. Принципы SRP и OCP
  8. Удаление элементов из списка в Python.
  9. Настройка Cron
  10. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  11. Методы и функции в Python
  12. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  13. JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
  14. Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
  15. Работа с контекстными менеджерами
  16. Выборка чисел
  17. Избегайте двойного подчеркивания
  18. TypedDict для kwargs в Python 3.12
  19. Функции range() в Python
  20. Функция all() в Python
  21. Проверка типов с использованием isinstance
  22. Работа с deque в Python
  23. Инверсия списка/строки в Python
  24. Установка максимального количества цифр
  25. Функция reversed() в Python
  26. Хеширование паролей с использованием salt
  27. Объединение словарей в Python
  28. Область видимости переменных
  29. Чтение бинарного файла в Python.
  30. Анонимные функции Lambda
  31. Объединение словарей в Python
  32. Работа с timedelta в Python
  33. Атрибуты класса и экземпляра
  34. Метод clear для коллекций
  35. Flask: создание веб-приложений
  36. Операции с датами в Python
  37. Создание вложенных циклов for
  38. ROT13 Шифр Цезаря в Python
  39. Управление памятью в numpy.
  40. Объединение списков в Python
  41. Применение функции map() с лямбда-функциями
  42. Преобразование числа в восьмеричную строку
  43. Импорт модулей и пакетов в Python
  44. Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
  45. Определение объема памяти объекта
  46. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  47. Оператор is в Python
  48. Работа с NumPy массивами

Marketello читают маркетологи из крутых компаний