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))

TLDR:

我写了一个库，允许你这样做:

from fluidIter import FluidIterable
fSomeList = FluidIterable(someList)  
for tup in fSomeList:
    if determine(tup):
        # remove 'tup' without "breaking" the iteration
        fSomeList.remove(tup)
        # tup has also been removed from 'someList'
        # as well as 'fSomeList'

如果可能的话，最好使用另一种方法，在迭代时不需要修改你的iterable，但对于某些算法来说，它可能没有那么直接。所以如果你确定你真的想要原始问题中描述的代码模式，这是可能的。

应该适用于所有可变序列，而不仅仅是列表。

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完整的回答:

编辑:这个回答中的最后一个代码示例给出了一个用例，说明为什么有时希望就地修改列表，而不是使用列表理解式。答案的第一部分是关于如何适当修改数组的教程。

解决方案从senderle的回答(一个相关的问题)开始。它解释了如何在遍历已修改的列表时更新数组索引。下面的解决方案旨在正确跟踪数组索引，即使列表被修改。

从这里下载fluidIter.py https://github.com/alanbacon/FluidIterator，它只是一个单独的文件，所以不需要安装git。没有安装程序，所以你需要确保文件在你自己的python路径下。该代码是为python 3编写的，尚未在python 2上进行测试。

from fluidIter import FluidIterable
l = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]  
fluidL = FluidIterable(l)                       
for i in fluidL:
    print('initial state of list on this iteration: ' + str(fluidL)) 
    print('current iteration value: ' + str(i))
    print('popped value: ' + str(fluidL.pop(2)))
    print(' ')

print('Final List Value: ' + str(l))

这将产生以下输出:

initial state of list on this iteration: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
current iteration value: 0
popped value: 2

initial state of list on this iteration: [0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
current iteration value: 1
popped value: 3

initial state of list on this iteration: [0, 1, 4, 5, 6, 7, 8]
current iteration value: 4
popped value: 4

initial state of list on this iteration: [0, 1, 5, 6, 7, 8]
current iteration value: 5
popped value: 5

initial state of list on this iteration: [0, 1, 6, 7, 8]
current iteration value: 6
popped value: 6

initial state of list on this iteration: [0, 1, 7, 8]
current iteration value: 7
popped value: 7

initial state of list on this iteration: [0, 1, 8]
current iteration value: 8
popped value: 8

Final List Value: [0, 1]

上面我们已经在流体列表对象上使用了pop方法。还实现了其他常见的可迭代方法，如del fluidL[i]， .remove， .insert， .append， .extend。还可以使用切片修改列表(不实现排序和反向方法)。

唯一的条件是您必须只修改列表，如果在任何时候fluidL或l被重新分配给不同的列表对象，代码将无法工作。原始的fluidL对象仍将被for循环使用，但将超出我们修改的范围。

i.e.

fluidL[2] = 'a'   # is OK
fluidL = [0, 1, 'a', 3, 4, 5, 6, 7, 8]  # is not OK

如果要访问列表的当前下标值，则不能使用enumerate，因为这只计算for循环运行的次数。相反，我们将直接使用迭代器对象。

fluidArr = FluidIterable([0,1,2,3])
# get iterator first so can query the current index
fluidArrIter = fluidArr.__iter__()
for i, v in enumerate(fluidArrIter):
    print('enum: ', i)
    print('current val: ', v)
    print('current ind: ', fluidArrIter.currentIndex)
    print(fluidArr)
    fluidArr.insert(0,'a')
    print(' ')

print('Final List Value: ' + str(fluidArr))

这将输出以下内容:

enum:  0
current val:  0
current ind:  0
[0, 1, 2, 3]

enum:  1
current val:  1
current ind:  2
['a', 0, 1, 2, 3]

enum:  2
current val:  2
current ind:  4
['a', 'a', 0, 1, 2, 3]

enum:  3
current val:  3
current ind:  6
['a', 'a', 'a', 0, 1, 2, 3]

Final List Value: ['a', 'a', 'a', 'a', 0, 1, 2, 3]

FluidIterable类只是为原始列表对象提供了一个包装器。原始对象可以作为流体对象的属性访问，如下所示:

originalList = fluidArr.fixedIterable

更多的例子/测试可以在fluidIter.py底部的if __name__ is "__main__":部分中找到。它们值得一看，因为它们解释了在不同情况下会发生什么。例如:使用切片替换列表中的大段。或者在嵌套的for循环中使用(并修改)相同的可迭代对象。

正如我在开始时所说的:这是一个复杂的解决方案，将损害代码的可读性，并使调试更加困难。因此，应该首先考虑其他解决方案，如David Raznick回答中提到的列表理解。话虽如此，我发现这个类对我来说很有用，而且比跟踪需要删除的元素的索引更容易使用。

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编辑:正如评论中提到的，这个答案并没有真正提出这个方法提供解决方案的问题。我将在这里尝试解决这个问题:

列表推导式提供了一种生成新列表的方法，但这些方法倾向于孤立地查看每个元素，而不是将列表的当前状态作为一个整体。

i.e.

newList = [i for i in oldList if testFunc(i)]

但是，如果testFunc的结果依赖于已经添加到newList中的元素呢?或者仍然在oldList中，接下来可能被添加的元素?可能仍然有一种使用列表理解的方法，但它将开始失去它的优雅，对我来说，更容易修改一个列表。

下面的代码是受上述问题困扰的算法的一个示例。该算法将缩减列表，以使没有元素是任何其他元素的倍数。

randInts = [70, 20, 61, 80, 54, 18, 7, 18, 55, 9]
fRandInts = FluidIterable(randInts)
fRandIntsIter = fRandInts.__iter__()
# for each value in the list (outer loop)
# test against every other value in the list (inner loop)
for i in fRandIntsIter:
    print(' ')
    print('outer val: ', i)
    innerIntsIter = fRandInts.__iter__()
    for j in innerIntsIter:
        innerIndex = innerIntsIter.currentIndex
        # skip the element that the outloop is currently on
        # because we don't want to test a value against itself
        if not innerIndex == fRandIntsIter.currentIndex:
            # if the test element, j, is a multiple 
            # of the reference element, i, then remove 'j'
            if j%i == 0:
                print('remove val: ', j)
                # remove element in place, without breaking the
                # iteration of either loop
                del fRandInts[innerIndex]
            # end if multiple, then remove
        # end if not the same value as outer loop
    # end inner loop
# end outerloop

print('')
print('final list: ', randInts)

输出和最终的简化列表如下所示

outer val:  70

outer val:  20
remove val:  80

outer val:  61

outer val:  54

outer val:  18
remove val:  54
remove val:  18

outer val:  7
remove val:  70

outer val:  55

outer val:  9
remove val:  18

final list:  [20, 61, 7, 55, 9]

如果希望在迭代时从列表中删除元素，请使用while循环，以便在每次删除后都可以更改当前索引和结束索引。

例子:

i = 0
length = len(list1)

while i < length:
    if condition:
        list1.remove(list1[i])
        i -= 1
        length -= 1

    i += 1

最有效的方法是列表理解，很多人展示了他们的案例，当然，通过过滤器获得迭代器也是一个很好的方法。

过滤器接收一个函数和一个序列。Filter依次将传递的函数应用于每个元素，然后根据函数的返回值是True还是False来决定是否保留或丢弃该元素。

这里有一个例子(获取元组中的概率):

list(filter(lambda x:x%2==1, (1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15)))  
# result: [1, 5, 9, 15]

警告:你也可以不处理迭代器。迭代器有时比序列更好。

我能想到三种方法来解决你的问题。例如，我将创建元组somelist =[(1,2,3)，(4,5,6)，(3,6,6)，(7,8,9)，(15,0,0)，(10,11,12)]的随机列表。我选择的条件是元组元素之和= 15。在最终的列表中，我们将只有那些和不等于15的元组。

我所选择的是一个随机选择的例子。请随意更改元组列表和我所选择的条件。

方法1。使用你建议的框架(在for循环中填充代码)。我使用一个带del的小代码来删除满足上述条件的元组。然而，如果两个连续放置的元组满足给定条件，该方法将错过一个元组(满足上述条件)。

for tup in somelist:
    if ( sum(tup)==15 ): 
        del somelist[somelist.index(tup)]

print somelist
>>> [(1, 2, 3), (3, 6, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12)]

方法2。构造一个新的列表，其中包含不满足给定条件的元素(元组)(这与删除满足给定条件的列表元素是一样的)。下面是它的代码:

newlist1 = [somelist[tup] for tup in range(len(somelist)) if(sum(somelist[tup])!=15)]

print newlist1
>>>[(1, 2, 3), (7, 8, 9), (10, 11, 12)]

方法3。找到满足给定条件的索引，然后使用与这些索引对应的删除元素(元组)。下面是它的代码。

indices = [i for i in range(len(somelist)) if(sum(somelist[i])==15)]
newlist2 = [tup for j, tup in enumerate(somelist) if j not in indices]

print newlist2
>>>[(1, 2, 3), (7, 8, 9), (10, 11, 12)]

方法1和方法2比方法3快。方法2和方法3比方法1更有效。我更喜欢方法2。对于上面的例子，time(method1): time(method2): time(method3) = 1:1: 1.7

在某些情况下，您所做的不仅仅是一次过滤一个列表项，您希望在迭代时更改迭代。

这里有一个例子，事先复制列表是不正确的，反向迭代是不可能的，列表理解也是一个选项。

""" Sieve of Eratosthenes """

def generate_primes(n):
    """ Generates all primes less than n. """
    primes = list(range(2,n))
    idx = 0
    while idx < len(primes):
        p = primes[idx]
        for multiple in range(p+p, n, p):
            try:
                primes.remove(multiple)
            except ValueError:
                pass #EAFP
        idx += 1
        yield p