另一种选择

>>> a = ['red', 'blue', 'green', 'red']
>>> b = 'red'
>>> offset = 0;
>>> indices = list()
>>> for i in range(a.count(b)):
...     indices.append(a.index(b,offset))
...     offset = indices[-1]+1
... 
>>> indices
[0, 3]
>>> 

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]

另一种选择

>>> a = ['red', 'blue', 'green', 'red']
>>> b = 'red'
>>> offset = 0;
>>> indices = list()
>>> for i in range(a.count(b)):
...     indices.append(a.index(b,offset))
...     offset = indices[-1]+1
... 
>>> indices
[0, 3]
>>> 

python中的一个简单解决方案：

li1=["foo","bar","baz"]
for i in range(len(li1)):
     if li1[i]=="bar":
          print(i)

列表元素的数据类型无关紧要。只需将“bar”替换为您要查找的元素。我们还可以为此编写一个函数：

def indexfinder(element,lis):
    for i in range(len(lis)):
        if lis[i]==element:
            return i

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

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