为了降低复杂度，jbernadas已经提到了aho - corasick -算法。

下面是在Python中使用它的一种方法:

从这里下载aho_corasick.py 将它放在与Python主文件相同的目录中，并将其命名为aho_corasick.py 用以下代码尝试该算法: 导入aho_corasick #(字符串，关键字) Print (aho_corasick(string， ["keyword1"， "keyword2"]))

注意，搜索是区分大小写的

如果a或str中的字符串变长，您应该小心。简单的解决方案是O(S*(A^2))，其中S是str的长度，A是A中所有字符串长度的总和。要获得更快的解决方案，请查看用于字符串匹配的Aho-Corasick算法，该算法在线性时间O(S+A)内运行。

为了提高速度，我会使用这样的函数:

def check_string(string, substring_list):
    for substring in substring_list:
        if substring in string:
            return True
    return False

的元素上进行迭代。

a = ['a', 'b', 'c']
str = "a123"
found_a_string = False
for item in a:    
    if item in str:
        found_a_string = True

if found_a_string:
    print "found a match"
else:
    print "no match found"

只是关于如何在String中获得所有列表元素的更多信息

a = ['a', 'b', 'c']
str = "a123" 
list(filter(lambda x:  x in str, a))

为了增加regex的多样性:

import re

if any(re.findall(r'a|b|c', str, re.IGNORECASE)):
    print 'possible matches thanks to regex'
else:
    print 'no matches'

或者如果你的列表太长- any(re.findall(r'|'.join(a)， str, re.IGNORECASE))