或者使用numpy的diff方法:

import numpy as np
def allthesame(l):
    return np.unique(l).shape[0]<=1

并呼吁:

print(allthesame([1,1,1]))

输出:

True

您可以使用.nunique()来查找列表中唯一项的数量。

def identical_elements(list):
    series = pd.Series(list)
    if series.nunique() == 1: identical = True
    else:  identical = False
    return identical



identical_elements(['a', 'a'])
Out[427]: True

identical_elements(['a', 'b'])
Out[428]: False

比使用set()处理序列(而不是可迭代对象)更快的解决方案是简单地计算第一个元素。这假设列表是非空的(但这是微不足道的检查，并决定什么结果应该在一个空列表)

x.count(x[0]) == len(x)

一些简单的基准:

>>> timeit.timeit('len(set(s1))<=1', 's1=[1]*5000', number=10000)
1.4383411407470703
>>> timeit.timeit('len(set(s1))<=1', 's1=[1]*4999+[2]', number=10000)
1.4765670299530029
>>> timeit.timeit('s1.count(s1[0])==len(s1)', 's1=[1]*5000', number=10000)
0.26274609565734863
>>> timeit.timeit('s1.count(s1[0])==len(s1)', 's1=[1]*4999+[2]', number=10000)
0.25654196739196777

你可以:

reduce(and_, (x==yourList[0] for x in yourList), True)

python让你导入operator.and_这样的操作符是相当烦人的。从python3开始，还需要导入functools.reduce。

(您不应该使用此方法，因为如果它发现不相等的值，它不会中断，而是会继续检查整个列表。这里只是作为完整性的回答。)

这是一个有趣的阅读和思考。谢谢大家! 我不认为任何依赖于纯计数的方法对所有情况都是可靠的。sum也可以工作，但只适用于数字或长度(再次导致计数场景)。

但我喜欢简单，所以我想出了这个:

all(i==lst[c-1] for c, i in enumerate(lst))

或者，我确实认为@kennytm的这个聪明的方法也适用于所有情况(有趣的是，它可能是最快的)。所以我承认它可能比我的好:

[lst[0]]*len(lst) == lst

我认为一个聪明的小奖励也会起作用，因为set消除了重复(聪明是有趣的，但通常不是维护代码的最佳实践)。我认为@kennytm的方法仍然会更快，但只适用于大型列表:

len(set(lst)) == 1

但是Python的简单和聪明是我最喜欢的语言之一。再想一下，如果你必须修改列表，就像我实际上做的那样，因为我正在比较地址(并将删除开头/结尾空格并转换为小写以消除可能的不一致，我的将更适合这项工作)。所以“更好”是主观的，因为我在使用这个词时使用了引号!但是你也可以事先清理列表。

祝你好运!

我怀疑这是“最python化的”，但类似于:

>>> falseList = [1,2,3,4]
>>> trueList = [1, 1, 1]
>>> 
>>> def testList(list):
...   for item in list[1:]:
...     if item != list[0]:
...       return False
...   return True
... 
>>> testList(falseList)
False
>>> testList(trueList)
True

会成功的。