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。

您需要获取列表的副本并首先对其进行迭代，否则迭代将失败，可能会出现意想不到的结果。

例如(取决于列表的类型):

for tup in somelist[:]:
    etc....

一个例子:

>>> somelist = range(10)
>>> for x in somelist:
...     somelist.remove(x)
>>> somelist
[1, 3, 5, 7, 9]

>>> somelist = range(10)
>>> for x in somelist[:]:
...     somelist.remove(x)
>>> somelist
[]

对于这样的示例，最好的方法是列表理解

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

如果您要做的事情比调用确定函数更复杂，我更喜欢构造一个新列表，并在执行过程中简单地追加它。例如

newlist = []
for tup in somelist:
    # lots of code here, possibly setting things up for calling determine
    if determine(tup):
        newlist.append(tup)
somelist = newlist

使用remove复制列表可能会使您的代码看起来更简洁，如下面的其中一个答案所述。对于非常大的列表，您绝对不应该这样做，因为这涉及到首先复制整个列表，并对被删除的每个元素执行O(n)删除操作，使其成为O(n^2)算法。

for tup in somelist[:]:
    # lots of code here, possibly setting things up for calling determine
    if determine(tup):
        newlist.append(tup)

for循环将遍历一个索引…

假设你有一个清单，

[5, 7, 13, 29, 65, 91]

您使用了一个名为lis的列表变量。你用同样的方法来移除…

你的变量

lis = [5, 7, 13, 29, 35, 65, 91]
       0  1   2   3   4   5   6

在第5次迭代中，

你的数字35不是质数，所以你把它从列表中删除了。

lis.remove(y)

然后下一个值(65)移动到前一个索引。

lis = [5, 7, 13, 29, 65, 91]
       0  1   2   3   4   5

所以第四次迭代完成指针移动到第五次…

这就是为什么你的循环没有覆盖65，因为它已经移动到前一个索引。

因此，你不应该将一个列表引用到另一个变量中，它仍然引用原始变量而不是副本。

ite = lis # Don’t do it will reference instead copy

所以使用list[::]复制列表。

现在你会付出，

[5, 7, 13, 29]

问题是你在迭代过程中从列表中删除了一个值，然后你的列表索引就会崩溃。

所以你可以试试列表理解。

它支持所有的可迭代对象，如list, tuple, dict, string等。

我需要用一个巨大的列表来做这件事，复制列表似乎很昂贵，特别是因为在我的情况下，删除的数量与保留的项目相比很少。我采用了这种低层次的方法。

array = [lots of stuff]
arraySize = len(array)
i = 0
while i < arraySize:
    if someTest(array[i]):
        del array[i]
        arraySize -= 1
    else:
        i += 1

我不知道的是，与复制一个大列表相比，几个删除操作的效率有多高。如果你有什么见解，请评论。

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