在我们的开发生涯中，处理脏数据是不可避免的任务。特别是当我们从数据库、API 响应或前端表单获取数据时，None 值往往会混入我们的列表中，成为潜在 bug 的温床。在这个视频中，我们将编写一个 Python 程序来从列表中移除 None 值，但我们的目标不止于此。
我们将涵盖以下方法：
1. 使用朴素方法
2. 使用 filter() 函数
方法 1：使用朴素方法
在此方法中，我们创建一个新列表，然后遍历原列表的每一个值，检查该值是否不为 None。如果是，我们就将该值追加到我们的新列表中。当迭代完成后，新列表将包含旧列表中除 None 值之外的所有元素。虽然这种方法看似简单，但在我们处理大数据流时，理解其背后的内存分配机制至关重要。
方法 2：使用 filter()
在此方法中，我们编写一个 lambda 函数来检查值是否不为 None，并将其用作 Python 内置 filter() 方法内的条件。这种方法不仅代码更简洁，而且在处理迭代器协议时更符合 Python 的“哲学”。然而，在 2026 年的今天，我们更倾向于结合类型提示来使用它，以确保代码的健壮性。
深入探究：2026年视角下的数据处理范式
虽然视频中提到的两种方法非常实用，但在我们目前的现代开发工作流中，处理 None 值只是数据清洗的第一步。让我们深入探讨一下，为什么这些基础操作在当今复杂的 AI 驱动开发环境中依然至关重要。
#### 我们在真实项目中是如何处理的
在我们最近的一个生成式 AI 应用项目中，我们需要处理来自不同 LLM（大语言模型）的流式响应。这些数据往往是不稳定的，夹杂着 None 或空字符串。简单地移除它们可能会导致索引错位。因此，我们不仅需要移除 None，还需要使用占位符来保持数据结构的一致性。
让我们思考一下这个场景：如果我们正在处理一个包含 100 万个元素的时间序列数据列表，使用传统的列表推导式创建新列表会消耗大量的内存。在这种边缘情况下，我们通常建议使用生成器或 NumPy 数组来优化性能。
#### 现代开发实践：从代码到 AI 协作
现在，让我们进入 2026 年的开发语境。你可能已经注意到，像 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI 辅助 IDE 已经成为我们日常工作的核心。当我们遇到“如何移除 None”这样的问题时，我们不再仅仅是编写代码，而是与 AI 结对编程。
Vibe Coding（氛围编程） 的兴起意味着我们可以直接告诉 AI：“清理这个列表中的 None 值，并确保数据类型一致性”，AI 会自动补全逻辑甚至编写单元测试。然而，作为经验丰富的开发者，我们需要知道 AI 在背后生成了什么。是 filter() 还是列表推导式？这背后的性能差异可能正是你系统瓶颈的所在。
#### 生产级代码与防御性编程
在 GeeksforGeeks 的视频中，我们学习了基础算法。但在生产环境中，我们绝不能假设列表中只包含 INLINECODE1b3fa6bf。我们会遇到 INLINECODE47a61ec4（Not a Number）、空字符串 ""，甚至是自定义的“空”对象。
我们可以通过以下方式解决这个问题：编写一个通用的 INLINECODEd559011f 函数，或者利用 INLINECODE3576b812 库（如果你已经在数据科学栈中）来批量处理缺失值。这不仅是关于移除值，更是关于数据治理。
#### 决策经验：何时使用哪种方法
我们踩过很多坑，因此总结了一些经验：
- 数据量小（<1000项）：使用列表推导式或
filter()，代码可读性最高。 - 数据量大或流式数据：使用生成器表达式，避免内存溢出（OOM）。
- 多维数组/科学计算：直接使用 NumPy 的布尔索引，性能提升 10 倍以上。
- 涉及 AI 预处理：考虑使用 PySpark 或 Dask 进行分布式处理，这在大规模特征工程中尤为关键。
推荐观看
<img src="/videos/remove-duplicates-from-a-list-in-python" alt="Video Thumbnail07:03Remove Duplicates from a List in Python" />
<img src="/videos/iterate-over-a-list-in-python-1" alt="Video Thumbnail05:52Iterate over a list in Python" />