如果需要所有索引，则可以使用NumPy：

import numpy as np

array = [1, 2, 1, 3, 4, 5, 1]
item = 1
np_array = np.array(array)
item_index = np.where(np_array==item)
print item_index
# Out: (array([0, 2, 6], dtype=int64),)

这是一个清晰易读的解决方案。

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

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

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

让我们给你的名单起个名字。可以将列表lst转换为numpy数组。然后，使用numpy.where获取列表中所选项目的索引。以下是您将实施它的方式。

import numpy as np

lst = ["foo", "bar", "baz"]  #lst: : 'list' data type
print np.where( np.array(lst) == 'bar')[0][0]

>>> 1

如果找不到项，Python index（）方法将抛出错误。因此，您可以将其设置为类似于JavaScript的indexOf（）函数，如果未找到项，则返回-1：

try:
    index = array.index('search_keyword')
except ValueError:
    index = -1

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"])