Python 3.7+中list(dict.fromkeys(seq))是保序去重最快写法，但需确保元素可哈希且版本≥3.7；旧版本不保序，不可哈希元素会报错，手动循环应配合set避免O(n²)。
用 dict.fromkeys() 去重最简但要注意 Python 版本
Python 3.7+ 中，dict 保持插入顺序，所以 list(dict.fromkeys(seq)) 是保序去重最快写法。它本质是把原序列作为键塞进空字典——键天然不重复，且顺序由首次出现位置决定。
常见错误现象：dict.fromkeys() 在 Python 3.6 及更早版本中行为不可靠（CPython 3.6 是偶然保序，非语言保证），线上环境若混用旧版本会出错。
- 只适用于元素可哈希的场景（
str、int、tuple等），含list或dict的嵌套结构会报TypeError: unhashable type - 如果原列表有
None、0、False等 falsy 值，不影响，因为这里只用作键，不涉及布尔判断 - 性能上接近 O(n)，比循环快 2–3 倍（尤其大数据量）
手动循环 + set 记录已见元素更可控
当你要处理不可哈希元素（比如含 list 的子项），或需要插入手动逻辑（如按某字段去重、跳过空值），就得自己遍历。
典型错误：用 if item not in seen_list: 判断——每次 in 对 list 是 O(n)，整体变 O(n²)，万级数据就明显卡顿。
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- 必须配合
set做 O(1) 查重：seen = set()，循环中用if item not in seen: - 不可哈希时，可转成可哈希表示，例如对字典用
json.dumps(item, sort_keys=True)，但要注意浮点精度、NaN、顺序敏感等问题 - 如果去重依据不是整个元素而是某个字段（如
obj.id），就把item.id加入seen，而不是item
list.index() 或 list.count() 去重完全不推荐
有人写 [x for i, x in enumerate(lst) if lst.index(x) == i] 或 if lst.count(x) == 1，这两种都严重误用。
错误现象：前者对每个元素都从头扫描找第一次出现位置，后者每次统计全表频次，时间复杂度都是 O(n²)，且 index() 在重复多时还会反复定位，实际比纯循环慢一个数量级。
-
index()不适合做去重判据，它设计用途是查找单个目标，不是去重工具 -
count()更离谱——你只是想确认“是否首次见到”，却硬要数完全部，纯属浪费 - 哪怕列表只有几百项，这种写法在 CPU 敏感场景（如 Web 请求处理）里也会拖慢响应
去重后原地修改还是新建列表？
绝大多数情况应该新建列表。原地修改（如边遍历边 del）容易漏元素或索引越界，而且可读性差、调试困难。
常见误解：以为 lst[:] = dict.fromkeys(lst) 就是“原地”，其实它仍是先建新 dict 再赋值，内存开销没省多少，还掩盖了新建事实。
- 明确区分语义：用
new_lst = list(dict.fromkeys(old_lst))表达“我要一个新有序无重列表” - 如果真要原地（比如函数接收的是外部传入的引用，且明确要求不返回新对象），可用
old_lst[:] = list(dict.fromkeys(old_lst))，但得加注释说明意图 - 注意
dict.fromkeys()返回的是 dict view，必须显式转list()，漏掉这步会得到dict_keys对象而非列表
