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

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

p=[2,3,4,4,4]
p.clear()
print(p)
[]

只有在Python 3中

如果你不关心列表的顺序，如果你关心最终的顺序，我相信这可能比其他任何方法都快。

category_ids.sort()
ones_last_index = category_ids.count('1')
del category_ids[0:ones_last_index]

我只是做了一个列表。我只是个初学者。稍微高级一点的程序员当然可以写出这样的函数。

for i in range(len(spam)):
    spam.remove('cat')
    if 'cat' not in spam:
         print('All instances of ' + 'cat ' + 'have been removed')
         break

删除所有重复的出现，并在列表中保留一个:

test = [1, 1, 2, 3]

newlist = list(set(test))

print newlist

[1, 2, 3]

下面是我在Project Euler中使用的函数:

def removeOccurrences(e):
  return list(set(e))