在处理字符串列表时，您可能需要使用以下两种可能的搜索之一：

如果列表元素等于项（“示例”位于[“一个”，“示例”，“两个”]）：如果项目在您的列表中：some_function_on_true（）['one'，'ex'，'wo']=>真['one'，'ex'，'wo'中的'ex_1'=>False如果列表元素像一个项目（'ex'在['one，'example'，'wo']或'example_1'在[“一个”，“示例”，“两个”]）：matches=[el for el in your_list if item in el]或matches=[el for el in your_list if el in item]然后只需检查len（匹配项）或根据需要读取它们。

另一种选择是：您可以使用列表中的if项检查列表中的某个项是否存在，但这是顺序O（n）。如果您正在处理大量项目列表，而您需要知道的只是某个项目是否是列表中的一员，则可以先将列表转换为集合，并利用恒定时间集查找：

my_set = set(my_list)
if item in my_set:  # much faster on average than using a list
    # do something

并非所有情况下都是正确的解决方案，但在某些情况下，这可能会给您带来更好的性能。

请注意，使用set（my_list）创建集合也是O（n），因此如果只需要这样做一次，那么这样做不会更快。如果您需要重复检查成员资格，那么在创建初始集之后，每次查找都将是O（1）。

检查字符串列表中的项目中是否没有额外的/不需要的空白。这是一个可能会干扰解释找不到项目的原因。

如果在列表中找到x，则使用list.index（x）返回x的索引，如果找不到x，则返回#ValueError消息，您可以使用list.count（x）来返回列表中x的出现次数（验证x是否确实在列表中），否则返回0（如果没有x）。count（）很酷的一点是它不会破坏代码，也不会在找不到x时要求抛出异常。

如果您要检查一次集合中是否存在值，那么可以使用“in”运算符。然而，如果您要检查不止一次，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“in”运算符快大约12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 := bisect.bisect_left(container, value)) < len(container) 
      and container[index] == value
    )

data = list(range(1000))
# value to search
true_value = 666
false_value = 66666

# times to test
ttt = 1000

print(f"{bisect_search(data, true_value)=} {bisect_search(data, false_value)=}")

t1 = timeit(lambda: true_value in data, number=ttt)
t2 = timeit(lambda: bisect_search(data, true_value), number=ttt)

print("Performance:", f"{t1=:.4f}, {t2=:.4f}, diffs {t1/t2=:.2f}")

输出：

bisect_search(data, true_value)=True bisect_search(data, false_value)=False
Performance: t1=0.0220, t2=0.0019, diffs t1/t2=11.71

用于_操作

def for_loop(l, target):
    for i in l:
        if i == target:
            return i
    return None


l = [1, 2, 3, 4, 5]
print(for_loop(l, 0))
print(for_loop(l, 1))
# None
# 1

next

def _next(l, target):
    return next((i for i in l if i == target), None)


l = [1, 2, 3, 4, 5]
print(_next(l, 0))
print(_next(l, 1))
# None
# 1

更多工具

more_itertools.first_true（可迭代，默认值=无，pred=无）

安装

pip install more-itertools

或直接使用

def first_true(iterable, default=None, pred=None):
    return next(filter(pred, iterable), default)

from more_itertools import first_true

l = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first_true(l, pred=lambda x: x == 0))
print(first_true(l, pred=lambda x: x == 1))
# None
# 1

比较

import timeit
import more_itertools


def for_loop():
    for i in range(10000000):
        if i == 9999999:
            return i
    return None


def _next():
    return next((i for i in range(10000000) if i == 9999999), None)


def first_true():
    return more_itertools.first_true(range(10000000), pred=lambda x: x == 9999999)


def first_true_2():
    return more_itertools.first_true((i for i in range(10000000) if i == 9999999))


print(timeit.timeit(for_loop, number=10))
print(timeit.timeit(_next, number=10))
print(timeit.timeit(first_true, number=10))
print(timeit.timeit(first_true_2, number=10))
# 2.7730861
# 3.6409407000000003
# 10.869996399999998
# 3.8214487000000013