由于Python列表是基于零的，我们可以使用zip内置函数，如下所示：

>>> [i for i,j in zip(range(len(haystack)), haystack) if j == 'needle' ]

其中“干草堆”是问题列表，“针”是要查找的项目。

（注意：这里我们使用i进行迭代以获取索引，但如果我们需要关注项，我们可以切换到j。）

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()]

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

对于像我这样来自另一种语言的人来说，也许通过一个简单的循环，更容易理解和使用它：

mylist = ["foo", "bar", "baz", "bar"]
newlist = enumerate(mylist)
for index, item in newlist:
  if item == "bar":
    print(index, item)

我很感激，所以枚举到底做什么？。这帮助我理解了。

正如@TerryA所指出的，许多答案讨论了如何找到一个索引。

moreintertools是一个第三方库，它提供了在可迭代文件中查找多个索引的工具。

鉴于

import more_itertools as mit


iterable = ["foo", "bar", "baz", "ham", "foo", "bar", "baz"]

Code

查找多个观测值的索引：

list(mit.locate(iterable, lambda x: x == "bar"))
# [1, 5]

测试多个项目：

list(mit.locate(iterable, lambda x: x in {"bar", "ham"}))
# [1, 3, 5]

另请参阅more_itertools.locate的更多选项。通过>pip Install more_itertools安装。

>>> ["foo", "bar", "baz"].index("bar")
1

有关列表的内置.index（）方法，请参阅文档：

list.index（x[，start[，end]]）返回值等于x的第一项列表中从零开始的索引。如果没有该项，则引发ValueError。可选参数start和end被解释为切片符号，用于将搜索限制在列表的特定子序列。返回的索引是相对于完整序列的开头而不是start参数计算的。

注意事项

列表长度的线性时间复杂性

索引调用按顺序检查列表中的每个元素，直到找到匹配项。如果列表很长，并且不能保证值会接近开始，这会降低代码的速度。

只有使用不同的数据结构才能完全避免这个问题。但是，如果已知元素在列表的某个部分内，则可以使用start和end参数来缩小搜索范围。

例如：

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('l.index(999_999)', setup='l = list(range(0, 1_000_000))', number=1000)
9.356267921015387
>>> timeit.timeit('l.index(999_999, 999_990, 1_000_000)', setup='l = list(range(0, 1_000_000))', number=1000)
0.0004404920036904514

第二次调用速度快了几个数量级，因为它只需要搜索10个元素，而不是全部100万个元素。

仅返回第一个匹配项的索引

对索引的调用按顺序搜索列表，直到找到匹配项，然后停止。如果该值可能出现多次，并且需要所有索引，则索引无法解决问题：

>>> [1, 1].index(1) # the `1` index is not found.
0

相反，使用列表理解或生成器表达式进行搜索，使用enumerate获取索引：

>>> # A list comprehension gives a list of indices directly:
>>> [i for i, e in enumerate([1, 2, 1]) if e == 1]
[0, 2]
>>> # A generator comprehension gives us an iterable object...
>>> g = (i for i, e in enumerate([1, 2, 1]) if e == 1)
>>> # which can be used in a `for` loop, or manually iterated with `next`:
>>> next(g)
0
>>> next(g)
2

如果只有一个匹配项，列表理解和生成器表达式技术仍然有效，并且更具通用性。

如果不匹配，则引发异常

如以上文档中所述，如果搜索的值不在列表中，则使用.index将引发异常：

>>> [1, 1].index(2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 2 is not in list

如果这是一个问题，请首先使用my_list中的项显式检查，或者根据需要使用try/except处理异常。

显式检查简单易读，但它必须再次迭代列表。参见Python中的EAFP原理是什么？以获取有关此选择的更多指导。