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)。

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)。

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。

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))

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