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

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

text = ["foo", "bar", "baz"]
target = "bar"

[index for index, value in enumerate(text) if value == target]

对于一个小的元素列表，这会很好。但是，如果列表包含大量元素，最好应用二进制运行时复杂度为O（logn）的搜索.

对于一个可比的

# Throws ValueError if nothing is found
some_list = ['foo', 'bar', 'baz'].index('baz')
# some_list == 2

自定义谓词

some_list = [item1, item2, item3]

# Throws StopIteration if nothing is found
# *unless* you provide a second parameter to `next`
index_of_value_you_like = next(
    i for i, item in enumerate(some_list)
    if item.matches_your_criteria())

按谓词查找所有项的索引

index_of_staff_members = [
    i for i, user in enumerate(users)
    if user.is_staff()]

Python方式将使用enumerate，但您也可以使用来自运算符模块的indexOf。请注意，如果b不在a中，这将引发ValueError。

>>> from operator import indexOf
>>>
>>>
>>> help(indexOf)
Help on built-in function indexOf in module _operator:

indexOf(a, b, /)
    Return the first index of b in a.

>>>
>>>
>>> indexOf(("foo", "bar", "baz"), "bar") # with tuple
1
>>> indexOf(["foo", "bar", "baz"], "bar") # with list
1

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