occurrences = lambda s, lst: (i for i,e in enumerate(lst) if e == s)
list(occurrences(1, [1,2,3,1])) # = [0, 3]

你可以使用枚举的列表推导式:

indices = [i for i, x in enumerate(my_list) if x == "whatever"]

迭代器enumerate(my_list)为列表中的每一项生成对(index, item)。使用i, x作为循环变量目标，将这些对解包到索引i和列表项x中。我们向下筛选到所有符合条件的x，并选择这些元素的索引i。

虽然不是列表的直接解决方案，但numpy真的很适合这类事情:

import numpy as np
values = np.array([1,2,3,1,2,4,5,6,3,2,1])
searchval = 3
ii = np.where(values == searchval)[0]

返回:

ii ==>array([2, 8])

对于包含大量元素的列表(数组)，这比其他解决方案要快得多。

使用list.index的解决方案:

def indices(lst, element):
    result = []
    offset = -1
    while True:
        try:
            offset = lst.index(element, offset+1)
        except ValueError:
            return result
        result.append(offset)

对于大型列表，它比使用enumerate的列表理解要快得多。如果已经有数组，它也比numpy解决方案慢得多，否则转换的成本超过了速度增益(在包含100、1000和10000个元素的整数列表上进行测试)。

注意:根据Chris_Rands的评论，需要注意的是:如果结果足够稀疏，这个解决方案比列表推导式更快，但是如果列表中有很多正在搜索的元素的实例(超过列表的15%，在一个包含1000个整数的列表测试中)，列表推导式更快。

occurrences = lambda s, lst: (i for i,e in enumerate(lst) if e == s)
list(occurrences(1, [1,2,3,1])) # = [0, 3]

或使用范围(python 3):

l=[i for i in range(len(lst)) if lst[i]=='something...']

For (python 2):

l=[i for i in xrange(len(lst)) if lst[i]=='something...']

然后(两种情况):

print(l)

不出所料。