功能的方法:

Python 3. x

>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> list(filter((2).__ne__, x))
[1, 3, 3, 4]

or

>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> list(filter(lambda a: a != 2, x))
[1, 3, 3, 4]

or

>>> [i for i in x if i != 2]

Python 2. x

>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> filter(lambda a: a != 2, x)
[1, 3, 3, 4]

如果你没有内置过滤器，或者不想使用额外的空间，你需要一个线性解决方案……

def remove_all(A, v):
    k = 0
    n = len(A)
    for i in range(n):
        if A[i] !=  v:
            A[k] = A[i]
            k += 1

    A = A[:k]

如果必须修改原始列表，则可以使用切片赋值，同时仍然使用有效的列表理解式(或生成器表达式)。

>>> x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
>>> x[:] = (value for value in x if value != 2)
>>> x
[1, 3, 4, 3]

for i in range(a.count(' ')):
    a.remove(' ')

我相信要简单得多。

以可读性为代价，我认为这个版本稍微快一点，因为它不强迫while重新检查列表，因此做完全相同的工作删除必须做的事情:

x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
def remove_values_from_list(the_list, val):
    for i in range(the_list.count(val)):
        the_list.remove(val)

remove_values_from_list(x, 2)

print(x)

我们也可以使用del或pop来进行就地删除:

import random

def remove_values_from_list(lst, target):
    if type(lst) != list:
        return lst

    i = 0
    while i < len(lst):
        if lst[i] == target:
            lst.pop(i)  # length decreased by 1 already
        else:
            i += 1

    return lst

remove_values_from_list(None, 2)
remove_values_from_list([], 2)
remove_values_from_list([1, 2, 3, 4, 2, 2, 3], 2)
lst = remove_values_from_list([random.randrange(0, 10) for x in range(1000000)], 2)
print(len(lst))

现在说说效率:

In [21]: %timeit -n1 -r1 x = random.randrange(0,10)
1 loop, best of 1: 43.5 us per loop

In [22]: %timeit -n1 -r1 lst = [random.randrange(0, 10) for x in range(1000000)]
g1 loop, best of 1: 660 ms per loop

In [23]: %timeit -n1 -r1 lst = remove_values_from_list([random.randrange(0, 10) for x in range(1000000)]
    ...: , random.randrange(0,10))
1 loop, best of 1: 11.5 s per loop

In [27]: %timeit -n1 -r1 x = random.randrange(0,10); lst = [a for a in [random.randrange(0, 10) for x in
    ...:  range(1000000)] if x != a]
1 loop, best of 1: 710 ms per loop

正如我们所看到的，原地版本remove_values_from_list()不需要任何额外的内存，但它确实需要更多的时间来运行:

11秒的位置删除值 710毫秒用于列表推导，它在内存中分配一个新列表