你可以使用operator.itemgetter:

from operator import itemgetter 
a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]
b = [1, 2, 5]
print(itemgetter(*b)(a))
# Result:
(1, 5, 5)

或者你可以使用numpy:

import numpy as np
a = np.array([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6])
b = [1, 2, 5]
print(list(a[b]))
# Result:
[1, 5, 5]

但说真的，你现在的解决方案很好。这可能是其中最简洁的一个。

截至2022年6月，最新熊猫==1.4.2的结果如下。

注意，简单的切片不再可能，基准测试结果更快。

import timeit
import pandas as pd
print(pd.__version__)
# 1.4.2

pd.Series([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6])[1, 2, 5]
# KeyError: 'key of type tuple not found and not a MultiIndex'

pd.Series([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]).iloc[[1, 2, 5]].tolist()
# [1, 5, 5]

def extract_multiple_elements():
    return pd.Series([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]).iloc[[1, 2, 5]].tolist()

__N_TESTS__ = 10_000
t1 = timeit.timeit(extract_multiple_elements, number=__N_TESTS__)
print(round(t1, 3), 'seconds')
# 1.035 seconds

这里有一个更简单的方法:

a = [-2,1,5,3,8,5,6]
b = [1,2,5]
c = [e for i, e in enumerate(a) if i in b]

静态索引和小列表?

不要忘记，如果列表很小，并且索引没有改变，就像你的例子中，有时最好的方法是使用序列解包:

_,a1,a2,_,_,a3,_ = a

性能大大提高，你还可以节省一行代码:

 %timeit _,a1,b1,_,_,c1,_ = a
10000000 loops, best of 3: 154 ns per loop 
%timeit itemgetter(*b)(a)
1000000 loops, best of 3: 753 ns per loop
 %timeit [ a[i] for i in b]
1000000 loops, best of 3: 777 ns per loop
 %timeit map(a.__getitem__, b)
1000000 loops, best of 3: 1.42 µs per loop

另一个解决方案是通过熊猫系列:

import pandas as pd

a = pd.Series([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6])
b = [1, 2, 5]
c = a[b]

如果你想，你可以把c转换回一个列表:

c = list(c)

有点像python的方式:

c = [x for x in a if a.index(x) in b]