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。

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。

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

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)

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)。

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。