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

这取决于上下文 假设你想检查单个文字(任何单个单词a,e,w，..等)就足够了

original_word ="hackerearcth"
for 'h' in original_word:
      print("YES")

如果你想检查original_word中的任何一个字符: 利用

if any(your_required in yourinput for your_required in original_word ):

如果您想要original_word中的所有输入，请使用所有输入 简单的

original_word = ['h', 'a', 'c', 'k', 'e', 'r', 'e', 'a', 'r', 't', 'h']
yourinput = str(input()).lower()
if all(requested_word in yourinput for requested_word in original_word):
    print("yes")

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))

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']
>>>

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。

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"