Python列表的创建与删除的操作指南_Python

一、前言

列表（list）是 python 中最常用、最灵活的内置数据结构之一。
它支持动态扩容、混合类型、嵌套结构，几乎无处不在。

但你真的会“创建”和“删除”列表吗？

本文将带你： ✅ 掌握 6 种列表创建方式及适用场景
✅ 深入理解 4 种删除操作的原理与差异
✅ 避开“删除后仍存在”的引用陷阱
✅ 学会高效清空与释放内存
✅ 写出安全、清晰、高性能的列表操作代码

lst = [1, 2, 3]
empty = []

✅ 优点：简洁、高效、可读性强
✅ 推荐：90% 场景首选

lst = list([1, 2, 3])   # 从可迭代对象创建
empty = list()          # 空列表
chars = list("hello")   # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

✅ 适用：将字符串、元组、集合等转为列表

注意：list() 比 [] 略慢（需函数调用开销）

squares = [x**2 for x in range(5)]  # [0, 1, 4, 9, 16]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

✅ 优点：简洁、高效、pythonic
✅ 推荐：替代 for + append() 的首选

zeros = [0] * 5          # [0, 0, 0, 0, 0]
rows = [[0] * 3] * 2     # ❌ 危险！见下文陷阱

重大陷阱：[[0]*3]*2 会创建多个引用指向同一个子列表！

matrix = [[0] * 3] * 2
matrix[0][0] = 1
print(matrix)  # [[1, 0, 0], [1, 0, 0]] ← 意外修改了两行！

✅ 正确写法（用列表推导式）：

matrix = [[0] * 3 for _ in range(2)]

import copy

original = [1, [2, 3]]
shallow = original.copy()        # 浅拷贝
deep = copy.deepcopy(original)   # 深拷贝

✅ 用途：避免修改原列表（尤其含嵌套可变对象时）

lst = []
for i in range(5):
    lst.append(i)

✅ 适用：无法预知元素数量的场景
⚠️ 性能：比列表推导式慢，尽量避免

方法	作用	返回值	是否就地修改
`del lst[index]`	按索引删除	无	✅ 是
`lst.pop(index)`	按索引删除并返回值	被删元素	✅ 是
`lst.remove(value)`	按值删除（首次匹配）	无	✅ 是
`lst.clear()`	清空所有元素	无	✅ 是

lst = [1, 2, 3, 4]

del lst[1]      # 删除索引1 → [1, 3, 4]
del lst[1:3]    # 删除切片 → [1]
del lst         # 删除整个变量（不再指向列表）

del lst 不是清空列表，而是解除变量名与对象的绑定。

lst = [10, 20, 30]
last = lst.pop()      # 返回 30，lst → [10, 20]
first = lst.pop(0)    # 返回 10，lst → [20]

✅ 典型应用：实现栈（pop()）或队列（pop(0)，但效率低）

pop(0) 时间复杂度 o(n)，大数据量建议用 collections.deque

lst = [1, 2, 2, 3]
lst.remove(2)  # 删除第一个2 → [1, 2, 3]
lst.remove(99) # valueerror: list.remove(x): x not in list

✅ 建议：先判断 if value in lst 再删除，或捕获异常

lst = [1, 2, 3]
lst.clear()  # lst → []

✅ 优势：所有引用该列表的变量都会看到空列表

a = [1, 2, 3]
b = a
a.clear()
print(b)  # [] ← 因为 a 和 b 指向同一个对象

# 错误！
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
for x in nums:
    if x % 2 == 0:
        nums.remove(x)  # 修改正在遍历的列表 → 跳过元素！

# 结果：nums = [1, 3, 4, 5] ← 4 没被删！

✅ 正确做法：

a = [1, 2, 3]
b = a
del a      # 只删除 a 这个名字，列表对象仍被 b 引用
print(b)   # [1, 2, 3]

✅ 真正释放内存：当所有引用都被删除，python 垃圾回收器才会回收对象。

def reset_list_bad(lst):
    lst = []  # 只改变局部变量，不影响外部！

def reset_list_good(lst):
    lst.clear()  # 就地清空，外部可见

✅ 如果需要让函数修改传入的列表，必须用 clear() 或切片赋值 lst[:] = []