我使用以下方法检查项目是否在my_list中：
if item in my_list:
print("Desired item is in list")
“if item in my_list:”是在列表中查找项目的最“Python”方式吗？
编辑：这个问题被认为是重复的，但我并不完全相信：这里这个问题大致上是“在列表中查找元素的最Python方式是什么”。这个问题的第一个答案在所有Python方法中都非常广泛。
而在链接的重复问题及其对应的答案上，重点大致仅限于Python中的“in”关键字。与目前的问题相比，我认为这确实是一个限制。
我认为当前问题的答案比拟议的重复问题/答案更为相关和详细。
当前回答
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。
其他回答
在与dict（）的列表（）一起工作时：
a = [ {"a":1}, {"b":1, "c":1} ]
b = {"c":1 , "b":1} # <-- No matter the order
if b in a:
print("b is in a")
至少在Python 3.8.10中，无论顺序如何
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。
定义和使用
count（）方法返回具有指定值的元素数。
语法
list.count(value)
例子：
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
x = fruits.count("cherry")
问题示例：
item = someSortOfSelection()
if myList.count(item) >= 1 :
doMySpecialFunction(item)
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
| method | time/s |
|---|---|
| for_loop | 2.77 |
| next() | 3.64 |
| more_itertools.first_true() | 3.82 or 10.86 |
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
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
