最近有人问我关于在迭代列表时更改列表的错误。他们提出了以下场景（我现在已经更新了一个更好的例子）作为可能的用例，当行为可能是可取的：
>>> jersey_numbers = [4, 2, 3, 5, 1] # list of places in a race
>>> for jersey_number in jersey_numbers:
if jersey_number == 2: # disqualify jersey number 2 for a false start
t.remove(jersey_number)
>>> t
[4, 3, 5, 1] # jersey number 3 is now in second place
这种行为是否足够规律，可以在这样的用例中使用？
当您从列表中删除一个项目时，列表中的所有内容都会转移...
[1, 2, 3, 4, 5]
#remove ^
[1, 2, 3, 5]
如果您在迭代对象时执行此操作，并且如果您有要移除的项目彼此相邻，那么当您移除第一个项目时，第二个项目将转移到它的位置。for 循环将继续增加列表中它从中提取值的位置，这会导致它跳过碰到的值以代替您删除的项目。
这是一个参考——我们都知道这是有据可查的行为:)
你应该使用的是：
t = filter(None, t) # or
t = [x for x in t if x]
或者，如果您的情况实际上更复杂：
t = filter(lambda x: x != something, t) # or
t = [x for x in t if x != something]
顺便说一句，remove删除第一个匹配元素，不一定是您x当前指向的元素，尽管在您的简单案例中行为是等效的。
发生的情况是，当您迭代列表时，您删除了元素并且迭代器不知道它，假设您的列表是[1,0,0,2]：
1，没有变化，下一个0，你删除0了第一个，列表改变了大小，现在迭代器指向第二个零，下一个2，没有变化实际上，您的第一个算法每隔一个零就删除一次。
你的第二个算法不应该工作，如果你说它可以工作，也许你没有足够的测试它。
错误是您在迭代列表时正在修改列表。这与您期望的方式不同（当您删除当前元素时，会跳过下一个元素）。
这是如何完成的：
In [18]: t = [5.0, 5.0, 5.0, 4.0, 0.0, 5.0, 0.0, 3.0, 5.0, 5.0, 0.0, 0.0, 4.0, 5.0, 0.0, 5.0, 4.0, 5.0, 3.0, 3.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0]
In [19]: t[:] = [val for val in t if val != 0]
您应该遍历列表的浅表副本，因为您正在修改列表，这可能会导致在迭代期间遗漏某些项目。
对于你正在做的事情，filter()是一个不错的选择。
filter(lambda x:x != 0.0,t)
使用浅拷贝：
In [7]: t = [5.0, 5.0, 5.0, 4.0, 0.0, 5.0, 0.0, 3.0, 5.0, 5.0, 0.0, 0.0, 4.0, 5.0, 0.0, 5.0, 4.0, 5.0, 3.0, 3.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0]
In [8]: for x in t[:]: # a shallow copy of t
if x==0.0:
t.remove(x)
In [9]: 0.0 in t
Out[9]: False
正如@mgilson 所说，当您删除该0.0值时，第二个0.0取而代之并被遗漏。
您可以迭代浅拷贝，并将其从原始副本中删除：
>>> t = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 5]
>>> for value in t[:]:
if value == 3:
t.remove(value)
>>> t
[1, 2, 4, 5]
t = [e for e in t if e != 0.0]