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

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

该值可能不存在，因此为了避免此ValueError，我们可以检查列表中是否确实存在该值。

list =  ["foo", "bar", "baz"]

item_to_find = "foo"

if item_to_find in list:
      index = list.index(item_to_find)
      print("Index of the item is " + str(index))
else:
    print("That word does not exist") 

在查找列表中项目的索引时，列表理解将是获得紧凑实现的最佳选择。

a_list = ["a", "b", "a"]
print([index for (index , item) in enumerate(a_list) if item == "a"])

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

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.