在python2中使用filter()。

>>> q = ['Yeehaw', 'Yeehaw', 'Googol', 'B9', 'Googol', 'NSM', 'B9', 'NSM', 'Dont Ask', 'Googol']
>>> filter(lambda i: q[i]=="Googol", range(len(q)))
[2, 4, 9]

在python2中使用filter()。

>>> q = ['Yeehaw', 'Yeehaw', 'Googol', 'B9', 'Googol', 'NSM', 'B9', 'NSM', 'Dont Ask', 'Googol']
>>> filter(lambda i: q[i]=="Googol", range(len(q)))
[2, 4, 9]

如果你需要搜索所有元素在某些索引之间的位置，你可以声明它们:

[i for i,x in enumerate([1,2,3,2]) if x==2 & 2<= i <=3] # -> [3]

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

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。

一个基于动态列表理解的解决方案，以防我们事先不知道哪个元素:

lst = ['to', 'be', 'or', 'not', 'to', 'be']
{req_word: [idx for idx, word in enumerate(lst) if word == req_word] for req_word in set(lst)}

结果:

{'be': [1, 5], 'or': [2], 'to': [0, 4], 'not': [3]}

您也可以按照相同的思路考虑所有其他方法，但是使用index()您只能找到一个索引，尽管您可以自己设置出现次数。