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

>>> ["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。

如果需要所有索引，则可以使用NumPy：

import numpy as np

array = [1, 2, 1, 3, 4, 5, 1]
item = 1
np_array = np.array(array)
item_index = np.where(np_array==item)
print item_index
# Out: (array([0, 2, 6], dtype=int64),)

这是一个清晰易读的解决方案。

我发现这两种解决方案更好，我自己尝试过

>>> expences = [2200, 2350, 2600, 2130, 2190]
>>> 2000 in expences
False
>>> expences.index(2200)
0
>>> expences.index(2350)
1
>>> index = expences.index(2350)
>>> expences[index]
2350

>>> try:
...     print(expences.index(2100))
... except ValueError as e:
...     print(e)
... 
2100 is not in list
>>> 

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。

下面是使用Python的index（）函数的两行代码：

LIST = ['foo' ,'boo', 'shoo']
print(LIST.index('boo'))

输出：1