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

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。

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"

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

flog = open('test.txt', 'r')
flogLines = flog.readlines()
strlist = ['SUCCESS', 'Done','SUCCESSFUL']
res = False
for line in flogLines:
     for fstr in strlist:
         if line.find(fstr) != -1:
            print('found') 
            res = True


if res:
    print('res true')
else: 
    print('res false')