def check_availability(element, collection: iter):
    return element in collection

使用

check_availability('a', [1,2,3,4,'a','b','c'])

我相信这是知道所选值是否在数组中的最快方法。

你可以把你的物品放在一个集合里。设置查找非常有效。

Try:

s = set(a)
if 7 in s:
  # do stuff

在注释中，你说你想获取元素的索引。不幸的是，集合没有元素位置的概念。另一种方法是对列表进行预先排序，然后在每次需要查找元素时使用二分搜索。

7 in a

最清晰最快的方法。

您也可以考虑使用一个集合，但是从列表中构造该集合所花费的时间可能比快速成员测试所节省的时间要多。唯一确定的方法就是做好基准测试。(这也取决于你需要什么操作)

最初的问题是:

知道一个值是否存在于一个列表(一个列表 它有数百万个值)，它的索引是什么?

因此，有两件事需要发现:

是列表中的一项，和 索引是什么(如果在列表中)。

为此，我修改了@xslittlegrass代码来计算所有情况下的索引，并添加了一个额外的方法。

结果

方法是:

基本上，if x In b: return b。index(x) 在b.index(x)上尝试/捕获(跳过必须检查x是否在b中) Set——基本上如果x在Set (b):返回b.index(x) 平分——对b和它的下标排序，对x在排序(b)中进行二分搜索。 注意来自@ xsllittlegrass的mod，它返回排序后的b的下标， 而不是原来的b) 反向——为b形成一个反向查找字典d;然后 D [x]提供了x的索引。

结果表明，方法5速度最快。

有趣的是，try方法和set方法在时间上是等价的。

测试代码

import random
import bisect
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import timeit
import itertools

def wrapper(func, *args, **kwargs):
    " Use to produced 0 argument function for call it"
    # Reference https://www.pythoncentral.io/time-a-python-function/
    def wrapped():
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapped

def method_in(a,b,c):
    for i,x in enumerate(a):
        if x in b:
            c[i] = b.index(x)
        else:
            c[i] = -1
    return c

def method_try(a,b,c):
    for i, x in enumerate(a):
        try:
            c[i] = b.index(x)
        except ValueError:
            c[i] = -1

def method_set_in(a,b,c):
    s = set(b)
    for i,x in enumerate(a):
        if x in s:
            c[i] = b.index(x)
        else:
            c[i] = -1
    return c

def method_bisect(a,b,c):
    " Finds indexes using bisection "

    # Create a sorted b with its index
    bsorted = sorted([(x, i) for i, x in enumerate(b)], key = lambda t: t[0])

    for i,x in enumerate(a):
        index = bisect.bisect_left(bsorted,(x, ))
        c[i] = -1
        if index < len(a):
            if x == bsorted[index][0]:
                c[i] = bsorted[index][1]  # index in the b array

    return c

def method_reverse_lookup(a, b, c):
    reverse_lookup = {x:i for i, x in enumerate(b)}
    for i, x in enumerate(a):
        c[i] = reverse_lookup.get(x, -1)
    return c

def profile():
    Nls = [x for x in range(1000,20000,1000)]
    number_iterations = 10
    methods = [method_in, method_try, method_set_in, method_bisect, method_reverse_lookup]
    time_methods = [[] for _ in range(len(methods))]

    for N in Nls:
        a = [x for x in range(0,N)]
        random.shuffle(a)
        b = [x for x in range(0,N)]
        random.shuffle(b)
        c = [0 for x in range(0,N)]

        for i, func in enumerate(methods):
            wrapped = wrapper(func, a, b, c)
            time_methods[i].append(math.log(timeit.timeit(wrapped, number=number_iterations)))

    markers = itertools.cycle(('o', '+', '.', '>', '2'))
    colors = itertools.cycle(('r', 'b', 'g', 'y', 'c'))
    labels = itertools.cycle(('in', 'try', 'set', 'bisect', 'reverse'))

    for i in range(len(time_methods)):
        plt.plot(Nls,time_methods[i],marker = next(markers),color=next(colors),linestyle='-',label=next(labels))

    plt.xlabel('list size', fontsize=18)
    plt.ylabel('log(time)', fontsize=18)
    plt.legend(loc = 'upper left')
    plt.show()

profile()

def check_availability(element, collection: iter):
    return element in collection

使用

check_availability('a', [1,2,3,4,'a','b','c'])

我相信这是知道所选值是否在数组中的最快方法。

a = [4,2,3,1,5,6]

index = dict((y,x) for x,y in enumerate(a))
try:
   a_index = index[7]
except KeyError:
   print "Not found"
else:
   print "found"

只有在a没有改变的情况下，这才会是一个好主意，因此我们可以只执行一次dict()部分，然后重复使用它。如果a确实发生了变化，请提供更多关于您正在做什么的细节。