删除列表元素很多同学想当然的认为不就是循环遍历加上if判断再del吗？真的有这么简单吗？

还是直接上代码看案例吧：

import time# 删除下面列表中所有张姓元素，输出的结果应该是['李老大','李老二']lst = ['张老大', '张老二', '李老大', '张老三', '李老二']*10000# 直接for循环遍历列表，remove需要删除的元素def del1(lst):    for i in lst:        if i[0] == '张':            lst.remove(i)  # 在删lst[0]'张老大'的时候，列表长度变成4，导致lst[1]取值成了'李老大'，跳过了'张老二'    return lst  # 返回的结果不符合预期# 正向遍历，通过建一个原列表的副本，然后遍历副本，删除原列表中的元素def del2(lst):    lst2 = lst.copy()  # 创建副本内存和时间开销大    for i in lst2:        if i[0] == '张':            lst.remove(i)  # 删除第一个匹配的元素，检索匹配时间开销大    return lst  # 结果虽然正确，但效率极低，不要用这种方法# 使用高阶函数filter方法def del3(lst):    def comp(n):  # 创建过滤函数        return n[0] != '张'  #对于首字符不是'张'的元素返回True，予以保留。若返回False的予以删除。    return list(filter(comp, lst))  # filter高阶函数删除列表中的元素，#  删除条件是comp方法，返回的是迭代器，需要list方法转成列表# 倒序删除法def del4(lst):    for i in range(len(lst) - 1, -1, -1):  # 注意len(lst)必须-1，因为列表元素下标是0至len(lst)-1；# 时刻谨记for循环左开右闭，从lst队尾循环到开头必须是-1，写0会漏了lst[0]；-1表示倒序排列。# range实际就是int数字列表生成式，在这生成的是[49999,49998,..1,0]，通过下标访问列表的指定元素。        if lst[i][0] == '张':            del lst[i]    return lst# 倒序删除之while循环，效果和for序号一致，运行效率差别极其微小(for序号方法内存开销略大一点点)。# while循环代码要写7行，for循环只要5行，更推荐使用for循环。但while循环代码阅读起来更易懂。def del5(lst):    length = len(lst) - 1    while length >= 0:        if lst[length][0] == '张':            del lst[length]        length -= 1    return lst # lst = del1(lst)  # del1方法直接遍历列表删除指定元素，返回结果错误# print(lst)# t1 = time.time()# lst = del2(lst)  # del2方法通过创建列表副本，遍历副本删除原件中的指定元素，结果正确，但效率极低# t2 = time.time()# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}")  # 4.51529，在这可以看到代码优化的必要性。t1 = time.time()lst = del3(lst)t2 = time.time()print(f"filter方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}")  # 0.00596，最优解，性能最佳，消耗内存最少。# t1 = time.time()# lst = del4(lst)# t2 = time.time()# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}")  # 0.07991，次优解，自己循环遍历更灵活。# t1 = time.time()# lst = del5(lst)# t2 = time.time()# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}")  # 0.08516，次优解，自己循环遍历更灵活。

以上案例注释非常详细，初学者可以认真阅读与思考。其中del4()for循环和del5()while循环时间消耗几乎一致，for循环内存消耗略大一点点。for循环可以比while循环少写2行代码，学python自然要学简洁的写法，在同样性能指标下代码行数越少越好，写循环优先用for。

另外提一句，使用filter高阶函数运行速度是for或while的13-15倍，因为filter实际执行的是c代码。在python中有很多内置方法实际是c代码，用好了会大大提高运行效率。虽然python是公认的开发效率高运行效率低，但是只要针对运算量极大的循环执行代码块进行恰当优化(通常就是使用这种c代码的内置方法，有能力的也可以自定义c代码方法，或者是第三方的c代码方法)，python性能并不弱多少，而开发效率提升很多，所以python会这么流行。

编写代码首先要避免bug，多做测试检查运行结果是否符合预期。其次要注重代码性能(无bug的代码才考虑改进算法提高性能，有bug的代码0性能)，代码性能一般看2个指标，1是时间消耗，2是资源消耗(通常指内存消耗，特殊场合还有别的资源消耗)。

在学习python的路上，大家一起加油吧