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)

我需要做一些类似的事情，在我的情况下，问题是内存——我需要在一个列表中合并多个数据集对象，在对它们做了一些事情之后，作为一个新对象，并且需要摆脱我正在合并的每个条目，以避免重复所有它们并增加内存。在我的情况下，对象在一个字典而不是一个列表工作得很好:

```

k = range(5)
v = ['a','b','c','d','e']
d = {key:val for key,val in zip(k, v)}

print d
for i in range(5):
    print d[i]
    d.pop(i)
print d

```

如果当前列表项满足所需的条件，那么创建一个新列表可能是聪明的做法。

so:

for item in originalList:
   if (item != badValue):
        newList.append(item)

为了避免用新的列表名称重新编码整个项目:

originalList[:] = newList

注意，来自Python文档:

copy.copy (x) 返回x的浅拷贝。 copy.deepcopy (x) 返回x的深拷贝。

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。

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)

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。