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
[]

其他答案是正确的，从你正在迭代的列表中删除通常是一个坏主意。反向迭代避免了一些陷阱，但是要遵循这样做的代码要困难得多，所以通常您最好使用列表理解或过滤器。

然而，有一种情况下，从您正在迭代的序列中删除元素是安全的:如果您在迭代时只删除一项。这可以通过返回或中断来确保。例如:

for i, item in enumerate(lst):
    if item % 4 == 0:
        foo(item)
        del lst[i]
        break

当您对满足某些条件的列表中的第一个项执行一些具有副作用的操作，然后立即从列表中删除该项时，这通常比列表推导式更容易理解。

这里的大多数答案都要求您创建列表的副本。我有一个用例，其中列表相当长(110K项)，明智的做法是继续减少列表。

首先，你需要用while循环替换foreach循环，

i = 0
while i < len(somelist):
    if determine(somelist[i]):
         del somelist[i]
    else:
        i += 1

i的值在if块中没有改变，因为一旦旧项被删除，您将希望从SAME INDEX中获得新项的值。

您可以使用列表推导式创建一个新列表，其中只包含您不想删除的元素:

somelist = [x for x in somelist if not determine(x)]

或者，通过分配slice somlist[:]，你可以改变现有的列表，只包含你想要的项:

somelist[:] = [x for x in somelist if not determine(x)]

如果对某个列表的其他引用需要反映更改，则此方法可能很有用。

你也可以使用itertools来代替理解函数。在Python 2中:

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

或者在python3中:

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

您可能希望使用内置的filter()。

更多详情请点击这里