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。）

>>> ["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。

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。

如果元素不在列表中，则会出现问题。此函数处理以下问题：

# if element is found it returns index of element else returns None

def find_element_in_list(element, list_element):
    try:
        index_element = list_element.index(element)
        return index_element
    except ValueError:
        return None

获取列表中一个或多个（相同）项的所有出现次数和位置

使用enumerate（list），您可以存储第一个元素（n），当元素x等于您查找的值时，该元素是列表的索引。

>>> alist = ['foo', 'spam', 'egg', 'foo']
>>> foo_indexes = [n for n,x in enumerate(alist) if x=='foo']
>>> foo_indexes
[0, 3]
>>>

让我们让函数findindex

此函数将项和列表作为参数，并返回项在列表中的位置，就像我们之前看到的那样。

def indexlist(item2find, list_or_string):
  "Returns all indexes of an item in a list or a string"
  return [n for n,item in enumerate(list_or_string) if item==item2find]

print(indexlist("1", "010101010"))

输出

[1, 3, 5, 7]

易于理解的

for n, i in enumerate([1, 2, 3, 4, 1]):
    if i == 1:
        print(n)

输出：

0
4

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