使用字典，首先处理列表，然后将索引添加到其中

from collections import defaultdict

index_dict = defaultdict(list)    
word_list =  ['foo','bar','baz','bar','any', 'foo', 'much']

for word_index in range(len(word_list)) :
    index_dict[word_list[word_index]].append(word_index)

word_index_to_find = 'foo'       
print(index_dict[word_index_to_find])

# output :  [0, 5]

index（）返回值的第一个索引！

|索引（…）|L.index（value，[start，[stop]]）->integer--返回值的第一个索引

def all_indices(value, qlist):
    indices = []
    idx = -1
    while True:
        try:
            idx = qlist.index(value, idx+1)
            indices.append(idx)
        except ValueError:
            break
    return indices

all_indices("foo", ["foo","bar","baz","foo"])

a = ["foo","bar","baz",'bar','any','much']

indexes = [index for index in range(len(a)) if a[index] == 'bar']

FMc和user7177的答案的变体将给出一个可以返回任何条目的所有索引的dict：

>>> a = ['foo','bar','baz','bar','any', 'foo', 'much']
>>> l = dict(zip(set(a), map(lambda y: [i for i,z in enumerate(a) if z is y ], set(a))))
>>> l['foo']
[0, 5]
>>> l ['much']
[6]
>>> l
{'baz': [2], 'foo': [0, 5], 'bar': [1, 3], 'any': [4], 'much': [6]}
>>> 

您还可以将其用作一行程序来获取单个条目的所有索引。虽然我确实使用了set（a）来减少lambda的调用次数，但并不能保证效率。

大多数答案解释了如何找到一个索引，但如果项目多次出现在列表中，它们的方法不会返回多个索引。使用enumerate（）：

for i, j in enumerate(['foo', 'bar', 'baz']):
    if j == 'bar':
        print(i)

index（）函数只返回第一次出现的情况，而enumerate（）函数返回所有出现的情况。

作为列表理解：

[i for i, j in enumerate(['foo', 'bar', 'baz']) if j == 'bar']

这里还有另一个使用itertools.count（）的小解决方案（与enumerate方法几乎相同）：

from itertools import izip as zip, count # izip for maximum efficiency
[i for i, j in zip(count(), ['foo', 'bar', 'baz']) if j == 'bar']

对于较大的列表，这比使用enumerate（）更有效：

$ python -m timeit -s "from itertools import izip as zip, count" "[i for i, j in zip(count(), ['foo', 'bar', 'baz']*500) if j == 'bar']"
10000 loops, best of 3: 174 usec per loop
$ python -m timeit "[i for i, j in enumerate(['foo', 'bar', 'baz']*500) if j == 'bar']"
10000 loops, best of 3: 196 usec per loop

如果你想找到一个索引，那么使用“index”方法就可以了。然而，如果您要多次搜索数据，那么我建议使用平分模块。请记住，使用平分模块数据必须进行排序。因此，您对数据进行一次排序，然后可以使用二等分。在我的机器上使用平分模块比使用索引方法快20倍。

以下是使用Python 3.8及以上语法的代码示例：

import bisect
from timeit import timeit

def bisect_search(container, value):
    return (
      index 
      if (index := bisect.bisect_left(container, value)) < len(container) 
      and container[index] == value else -1
    )

data = list(range(1000))
# value to search
value = 666

# times to test
ttt = 1000

t1 = timeit(lambda: data.index(value), number=ttt)
t2 = timeit(lambda: bisect_search(data, value), number=ttt)

print(f"{t1=:.4f}, {t2=:.4f}, diffs {t1/t2=:.2f}")

输出：

t1=0.0400, t2=0.0020, diffs t1/t2=19.60