如果您想要单词的精确匹配，那么可以考虑对目标字符串进行单词标记。我使用nltk推荐的word_tokenize:

from nltk.tokenize import word_tokenize

下面是接受答案的标记化字符串:

a_string = "A string is more than its parts!"
tokens = word_tokenize(a_string)
tokens
Out[46]: ['A', 'string', 'is', 'more', 'than', 'its', 'parts', '!']

接受的答案修改如下:

matches_1 = ["more", "wholesome", "milk"]
[x in tokens for x in matches_1]
Out[42]: [True, False, False]

在公认的答案中，单词“more”仍然是匹配的。但是，如果“mo”成为匹配字符串，接受的答案仍然找到匹配。这是我不希望看到的行为。

matches_2 = ["mo", "wholesome", "milk"]
[x in a_string for x in matches_1]
Out[43]: [True, False, False]

使用单词标记化，“mo”不再匹配:

[x in tokens for x in matches_2]
Out[44]: [False, False, False]

这是我想要的附加行为。这个答案也回答了这里的重复问题。

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']
>>>

这是set的另一个解。使用set.intersection。对于一行代码。

subset = {"some" ,"words"} 
text = "some words to be searched here"
if len(subset & set(text.split())) == len(subset):
   print("All values present in text")

if subset & set(text.split()):
   print("Atleast one values present in text")

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))

python文档中推荐的regex模块支持这一点

words = {'he', 'or', 'low'}
p = regex.compile(r"\L<name>", name=words)
m = p.findall('helloworld')
print(m)

输出:

['he', 'low', 'or']

实现的一些细节:link

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))