一个惊人的快速方法是使用set:

a = ['a', 'b', 'c']
str = "a123"
if set(a) & set(str):
    print("some of the strings found in str")
else:
    print("no strings found in str")

如果a不包含任何多字符值(在这种情况下使用上面列出的any)，则此方法有效。如果是这样，将a指定为字符串会更简单:a = 'abc'。

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

你可以使用任何:

a_string = "A string is more than its parts!"
matches = ["more", "wholesome", "milk"]

if any([x in a_string for x in matches]):

类似地，要检查是否找到列表中的所有字符串，请使用all而不是any。

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。

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)));

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")