变通方案概述

:

use a linked list implementation/roll your own. A linked list is the proper data structure to support efficient item removal, and does not force you to make space/time tradeoffs. A CPython list is implemented with dynamic arrays as mentioned here, which is not a good data type to support removals. There doesn't seem to be a linked list in the standard library however: Is there a linked list predefined library in Python? https://github.com/ajakubek/python-llist start a new list() from scratch, and .append() back at the end as mentioned at: https://stackoverflow.com/a/1207460/895245 This time efficient, but less space efficient because it keeps an extra copy of the array around during iteration. use del with an index as mentioned at: https://stackoverflow.com/a/1207485/895245 This is more space efficient since it dispenses the array copy, but it is less time efficient, because removal from dynamic arrays requires shifting all following items back by one, which is O(N).

一般来说，如果你做得很快，不想添加一个自定义LinkedList类，你只需要在默认情况下使用更快的.append()选项，除非内存是一个大问题。

官方Python 2教程4.2。“声明”

https://docs.python.org/2/tutorial/controlflow.html#for-statements

这部分文档明确说明:

您需要复制迭代列表才能修改它 一种方法是使用切片符号[:]

If you need to modify the sequence you are iterating over while inside the loop (for example to duplicate selected items), it is recommended that you first make a copy. Iterating over a sequence does not implicitly make a copy. The slice notation makes this especially convenient: >>> words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words[:]: # Loop over a slice copy of the entire list. ... if len(w) > 6: ... words.insert(0, w) ... >>> words ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

Python 2文档7.3。“for语句”

https://docs.python.org/2/reference/compound_stmts.html#for

这部分文档再次说明你必须复制一份，并给出了一个实际的删除示例:

Note: There is a subtlety when the sequence is being modified by the loop (this can only occur for mutable sequences, i.e. lists). An internal counter is used to keep track of which item is used next, and this is incremented on each iteration. When this counter has reached the length of the sequence the loop terminates. This means that if the suite deletes the current (or a previous) item from the sequence, the next item will be skipped (since it gets the index of the current item which has already been treated). Likewise, if the suite inserts an item in the sequence before the current item, the current item will be treated again the next time through the loop. This can lead to nasty bugs that can be avoided by making a temporary copy using a slice of the whole sequence, e.g., for x in a[:]:

    if x < 0: a.remove(x)

然而，我不同意这个实现，因为.remove()必须遍历整个列表才能找到值。

Python能做得更好吗?

似乎这个特定的Python API可以得到改进。例如，将其与:

Java ListIterator::删除哪些文档“此调用只能对next或previous调用一次” c++ std::vector::erase，返回被删除元素之后的一个有效的互操作器

这两种方法都清楚地表明，除了使用迭代器本身，您不能修改正在迭代的列表，并为您提供了在不复制列表的情况下修改列表的有效方法。

可能潜在的基本原理是，Python列表被假定为动态数组支持，因此任何类型的删除都将是低效的，而Java在ListIterator的ArrayList和LinkedList实现方面都有更好的接口层次结构。

在Python标准库中似乎也没有显式的链表类型:Python链表

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))

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。

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。

for i in range(len(somelist) - 1, -1, -1):
    if some_condition(somelist, i):
        del somelist[i]

你需要向后走，否则就有点像锯掉你坐着的树枝:-)

Python 2用户:用xrange替换range以避免创建硬编码的列表

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]