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

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

如果你想要的只是True或False, any()是目前为止最好的方法，但如果你想知道具体匹配哪个字符串/字符串，你可以使用一些东西。

如果你想要第一个匹配(默认为False):

match = next((x for x in a if x in str), False)

如果你想获得所有匹配项(包括重复项):

matches = [x for x in a if x in str]

如果你想获得所有非重复的匹配(不考虑顺序):

matches = {x for x in a if x in str}

如果你想按正确的顺序获得所有非重复的匹配项:

matches = []
for x in a:
    if x in str and x not in matches:
        matches.append(x)

在另一个字符串列表中查找多个字符串的一种紧凑方法是使用set.intersection。这比大型集或列表中的列表理解执行得快得多。

>>> astring = ['abc','def','ghi','jkl','mno']
>>> bstring = ['def', 'jkl']
>>> a_set = set(astring)  # convert list to set
>>> b_set = set(bstring)
>>> matches = a_set.intersection(b_set)
>>> matches
{'def', 'jkl'}
>>> list(matches) # if you want a list instead of a set
['def', 'jkl']
>>>

a = ['a', 'b', 'c']
str =  "a123"

a_match = [True for match in a if match in str]

if True in a_match:
  print "some of the strings found in str"
else:
  print "no strings found in str"

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。