如果稍后将使用新列表，可以简单地将elem设置为None，然后在后面的循环中判断它，如下所示

for i in li:
    i = None

for elem in li:
    if elem is None:
        continue

这样，你就不需要复制列表，而且更容易理解。

如果当前列表项满足所需的条件，那么创建一个新列表可能是聪明的做法。

so:

for item in originalList:
   if (item != badValue):
        newList.append(item)

为了避免用新的列表名称重新编码整个项目:

originalList[:] = newList

注意，来自Python文档:

copy.copy (x) 返回x的浅拷贝。 copy.deepcopy (x) 返回x的深拷贝。

对于喜欢函数式编程的人:

somelist[:] = filter(lambda tup: not determine(tup), somelist)

or

from itertools import ifilterfalse
somelist[:] = list(ifilterfalse(determine, somelist))

建议列表推导的答案几乎是正确的，除了它们构建了一个全新的列表，然后给它一个与旧列表相同的名称，它们没有在适当的地方修改旧列表。这与Lennart建议的选择性删除不同——它更快，但如果您的列表是通过多个引用访问的，那么您只是重新设置了其中一个引用，而没有更改列表对象本身，这可能会导致微妙的、灾难性的错误。

幸运的是，它非常容易获得列表推导式的速度和所需的就地更改的语义——只是代码:

somelist[:] = [tup for tup in somelist if determine(tup)]

请注意与其他答案的细微区别:这个答案没有分配给一个裸名。它赋值给一个列表切片，恰好是整个列表，因此替换了同一Python列表对象中的列表内容，而不是像其他答案一样只是重新设置一个引用(从以前的列表对象到新的列表对象)。

如果稍后将使用新列表，可以简单地将elem设置为None，然后在后面的循环中判断它，如下所示

for i in li:
    i = None

for elem in li:
    if elem is None:
        continue

这样，你就不需要复制列表，而且更容易理解。

对于任何有潜力做大的东西，我使用以下方法。

import numpy as np

orig_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 100, 8, 13])

remove_me = [100, 1]

cleaned = np.delete(orig_list, remove_me)
print(cleaned)

这应该比其他任何东西都快得多。