从列表中删除元素的三种不同方法的效果:

Remove删除第一个匹配的值，而不是特定的索引:

>>> a = [0, 2, 3, 2]
>>> a.remove(2)
>>> a
[0, 3, 2]

Del删除特定索引处的项:

>>> a = [9, 8, 7, 6]
>>> del a[1]
>>> a
[9, 7, 6]

pop删除特定索引处的项并返回它。

>>> a = [4, 3, 5]
>>> a.pop(1)
3
>>> a
[4, 5]

它们的错误模式也不同:

>>> a = [4, 5, 6]
>>> a.remove(7)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: list.remove(x): x not in list
>>> del a[7]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list assignment index out of range
>>> a.pop(7)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: pop index out of range

使用del按索引删除元素，使用pop()按索引删除元素(如果需要返回值)，使用remove()按值删除元素。最后一个需要搜索列表，如果列表中没有这样的值，则引发ValueError。

当从一个包含n个元素的列表中删除索引i时，这些方法的计算复杂度为

del     O(n - i)
pop     O(n - i)
remove  O(n)

pop

获取index(如果给定，则获取last)，删除该索引处的值，并返回值

删除

获取值，删除第一次出现的内容，并不返回任何内容

删除

获取索引，删除该索引处的值，并不返回任何值

下面是一个详细的答案。

Del可用于任何类对象，而pop和remove可用于特定类。

为del

下面是一些例子

>>> a = 5
>>> b = "this is string"
>>> c = 1.432
>>> d = myClass()

>>> del c
>>> del a, b, d   # we can use comma separated objects

我们可以在用户创建的类中重写__del__方法。

具体用途与列表

>>> a = [1, 4, 2, 4, 12, 3, 0]
>>> del a[4]
>>> a
[1, 4, 2, 4, 3, 0]

>>> del a[1: 3]   # we can also use slicing for deleting range of indices
>>> a
[1, 4, 3, 0]

为流行

Pop将索引作为参数，并删除该索引处的元素

与del不同，当在list object上调用pop时，返回该下标处的值

>>> a = [1, 5, 3, 4, 7, 8]
>>> a.pop(3)  # Will return the value at index 3
4
>>> a
[1, 5, 3, 7, 8]

为消除

Remove获取参数值并从列表中删除该值。

如果存在多个值，则删除第一个值

注意:如果该值不存在，将抛出ValueError

>>> a = [1, 5, 3, 4, 2, 7, 5]
>>> a.remove(5)  # removes first occurence of 5
>>> a
[1, 3, 4, 2, 7, 5]
>>> a.remove(5)
>>> a
[1, 3, 4, 2, 7]

希望这个答案对你有帮助。

因为没有人提到它，请注意del(不像pop)允许删除一系列索引，因为列表切片:

>>> lst = [3, 2, 2, 1]
>>> del lst[1:]
>>> lst
[3]

这也允许避免IndexError如果索引不在列表中:

>>> lst = [3, 2, 2, 1]
>>> del lst[10:]
>>> lst
[3, 2, 2, 1]

而pop和delete都采用索引来删除上面注释中所述的元素。一个关键的区别是它们的时间复杂度。没有索引的pop()的时间复杂度是O(1)，但删除最后一个元素的情况不同。

如果您的用例总是删除最后一个元素，那么使用pop()而不是delete()总是更好的。有关时间复杂性的更多解释，请参阅https://www.ics.uci.edu/~pattis/ICS-33/lectures/complexitypython.txt