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

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)

data = "firstName and favoriteFood"
mandatory_fields = ['firstName', 'lastName', 'age']


# for each
for field in mandatory_fields:
    if field not in data:
        print("Error, missing req field {0}".format(field));

# still fine, multiple if statements
if ('firstName' not in data or 
    'lastName' not in data or
    'age' not in data):
    print("Error, missing a req field");

# not very readable, list comprehension
missing_fields = [x for x in mandatory_fields if x not in data]
if (len(missing_fields)>0):
    print("Error, missing fields {0}".format(", ".join(missing_fields)));

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。

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