列表理解工作得很好，使用enumerate进行循环可以节省一些内存(b/c操作基本上是在适当的位置完成的)。

还有函数式编程。参见map用法:

>>> a = [1,2,3,2,3,4,3,5,6,6,5,4,5,4,3,4,3,2,1]
>>> map(lambda x: x if x != 4 else 'sss', a)
[1, 2, 3, 2, 3, 'sss', 3, 5, 6, 6, 5, 'sss', 5, 'sss', 3, 'sss', 3, 2, 1]

在长列表和很少出现的情况下，使用list.index()比其他答案中给出的单步迭代方法快3倍左右。

def list_replace(lst, old=1, new=10):
    """replace list elements (inplace)"""
    i = -1
    try:
        while True:
            i = lst.index(old, i + 1)
            lst[i] = new
    except ValueError:
        pass

尝试使用列表推导式和条件表达式。

>>> a=[1,2,3,1,3,2,1,1]
>>> [4 if x==1 else x for x in a]
[4, 2, 3, 4, 3, 2, 4, 4]

我知道这是一个非常古老的问题，有无数种方法来解决它。我发现的更简单的方法是使用numpy包。

import numpy

arr = numpy.asarray([1, 6, 1, 9, 8])
arr[ arr == 8 ] = 0 # change all occurrences of 8 by 0
print(arr)

我的用例正在用一些默认值替换None。

我已经对这里给出的解决这个问题的方法进行了计时，包括@kxr的方法——使用str.count。

使用Python 3.8.1在ipython中测试代码:

def rep1(lst, replacer = 0):
    ''' List comprehension, new list '''

    return [item if item is not None else replacer for item in lst]


def rep2(lst, replacer = 0):
    ''' List comprehension, in-place '''    
    lst[:] =  [item if item is not None else replacer for item in lst]

    return lst


def rep3(lst, replacer = 0):
    ''' enumerate() with comparison - in-place '''
    for idx, item in enumerate(lst):
        if item is None:
            lst[idx] = replacer

    return lst


def rep4(lst, replacer = 0):
    ''' Using str.index + Exception, in-place '''

    idx = -1
    # none_amount = lst.count(None)
    while True:
        try:
            idx = lst.index(None, idx+1)
        except ValueError:
            break
        else:
            lst[idx] = replacer

    return lst


def rep5(lst, replacer = 0):
    ''' Using str.index + str.count, in-place '''

    idx = -1
    for _ in range(lst.count(None)):
        idx = lst.index(None, idx+1)
        lst[idx] = replacer

    return lst


def rep6(lst, replacer = 0):
    ''' Using map, return map iterator '''

    return map(lambda item: item if item is not None else replacer, lst)


def rep7(lst, replacer = 0):
    ''' Using map, return new list '''

    return list(map(lambda item: item if item is not None else replacer, lst))


lst = [5]*10**6
# lst = [None]*10**6

%timeit rep1(lst)    
%timeit rep2(lst)    
%timeit rep3(lst)    
%timeit rep4(lst)    
%timeit rep5(lst)    
%timeit rep6(lst)    
%timeit rep7(lst)    

我得到:

26.3 ms ± 163 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
29.3 ms ± 206 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
33.8 ms ± 191 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
11.9 ms ± 37.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
11.9 ms ± 60.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
260 ns ± 1.84 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
56.5 ms ± 204 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

实际上，使用内部str.index比任何手动比较都要快。

我不知道测试4中的异常是否会比使用str.count更费力，区别似乎可以忽略不计。

注意，map()(测试6)返回一个迭代器，而不是一个实际的列表，因此测试7。

我可能是个笨蛋，但我会为它写一个单独的简单函数:

def convertElements( oldlist, convert_dict ):
  newlist = []
  for e in oldlist:
    if e in convert_dict:
      newlist.append(convert_dict[e])
    else:
      newlist.append(e)
  return newlist

然后根据需要调用它，如下所示:

a = [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1]
a_new = convertElements(a, {1: 10})
## OUTPUT: a_new=[10, 2, 3, 4, 5, 10, 2, 3, 4, 5, 10]