tk在科学养猪群里问bluerust、scz是否碰上过这个Python坑，示例1

bas = [ 'ba1', 'ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5' ]
for ba in bas :
    print( ba )
    if ( ba.find( 'ba' ) != -1 ) :
        bas.remove( ba )
        print( bas )

print( bas )

即遍历list的过程中动态删除元素。上述代码输出如下

ba1
['ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5']
ba3                             // ba2被跳过去了
['ba2', 'ba4', 'ba5']
ba5                             // ba4被跳过去了
['ba2', 'ba4']
['ba2', 'ba4']                  // 列表未删干净

然后tk搜了个链接

https://segmentfault.com/a/1190000007214571

这篇讲得清楚，建议直接看原文，作者是wzhvictor。

对示例1做点改动，示例2

bas = [ 'ba1', 'ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5' ]
for i in range( len( bas ) ) :
    print( i )
    print( bas[i] )
    if ( bas[i].find( 'ba' ) != -1 ) :
        del bas[i]
        print( bas )

print( bas )

上述代码输出如下

0
ba1
['ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5']
1
ba3
['ba2', 'ba4', 'ba5']
2
ba5
['ba2', 'ba4']
3
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 3, in <module>
IndexError: list index out of range
['ba2', 'ba4']

循环变量i只递增到3，进而抛出IndexError。

该坑的起因是，for循环中i的取值从最开始就固定了，实际上要求list在for循环中保持不变；遍历list的过程中动态删除元素，导致list发生变化，而i仍固执地按原计划递增遍历list，于是漏删元素、索引越界。

对此，wzhvictor给了5种解决方案。

方式1，利用filter函数

bas = [ 'ba1', 'ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5', 'tk' ]
bas = list( filter( lambda ba:ba.find( 'ba' ) == -1, bas ) )
print( bas )

方法2，重新构造list

bas = [ 'ba1', 'ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5', 'tk' ]
bas = [ba for ba in bas if ba.find( 'ba' ) == -1]
print( bas )

方法3，遍历list的拷贝，对原始list进行删除操作

bas = [ 'ba1', 'ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5', 'tk' ]
for ba in bas[:] :
    if ( ba.find( 'ba' ) != -1 ) :
        bas.remove( ba )

print( bas )

方法4

bas = [ 'ba', 'ba', 'ba', 'ba', 'ba', 'tk' ]
while 'ba' in bas :
    bas.remove( 'ba' )

print( bas )

方法5，倒序遍历

bas = [ 'ba1', 'ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5', 'tk' ]
for i in range( len( bas )-1, -1, -1 ) :
    if ( bas[i].find( 'ba' ) != -1 ) :
        del bas[i]

print( bas )

就tk的示例1而言，方法4其实不适用，方法4适合从list中删除所有特定值。

这个坑我没踩过，用过方法2、3、4或者它们的变种。没像wzhvictor那样细究过for循环中i取值从最开始就固定，但我本能地对循环中动态处理的对象不放心，又懒得看Python文档，所以要么重新构造list，要么复制list再操作，完美避坑。今日看了wzhvictor的文章，方法1没用过，方法5没想过，方法5比较骚包，我第一次见。

Python表面上的不确定性真多，也没啥大不了，我的经验是，能用简明直观确定性的写法，就不要骚包玩花活，性能优化是后话。再就是，单元测试，无需再多强调。