作为一个可重用、文档化和测试的函数

def first(iterable, condition = lambda x: True):
    """
    Returns the first item in the `iterable` that
    satisfies the `condition`.

    If the condition is not given, returns the first item of
    the iterable.

    Raises `StopIteration` if no item satysfing the condition is found.

    >>> first( (1,2,3), condition=lambda x: x % 2 == 0)
    2
    >>> first(range(3, 100))
    3
    >>> first( () )
    Traceback (most recent call last):
    ...
    StopIteration
    """

    return next(x for x in iterable if condition(x))

带有默认参数的版本

@zorf建议这个函数的一个版本，如果可迭代对象为空或没有匹配条件的项，你可以有一个预定义的返回值:

def first(iterable, default = None, condition = lambda x: True):
    """
    Returns the first item in the `iterable` that
    satisfies the `condition`.

    If the condition is not given, returns the first item of
    the iterable.

    If the `default` argument is given and the iterable is empty,
    or if it has no items matching the condition, the `default` argument
    is returned if it matches the condition.

    The `default` argument being None is the same as it not being given.

    Raises `StopIteration` if no item satisfying the condition is found
    and default is not given or doesn't satisfy the condition.

    >>> first( (1,2,3), condition=lambda x: x % 2 == 0)
    2
    >>> first(range(3, 100))
    3
    >>> first( () )
    Traceback (most recent call last):
    ...
    StopIteration
    >>> first([], default=1)
    1
    >>> first([], default=1, condition=lambda x: x % 2 == 0)
    Traceback (most recent call last):
    ...
    StopIteration
    >>> first([1,3,5], default=1, condition=lambda x: x % 2 == 0)
    Traceback (most recent call last):
    ...
    StopIteration
    """

    try:
        return next(x for x in iterable if condition(x))
    except StopIteration:
        if default is not None and condition(default):
            return default
        else:
            raise

如果你不想使用next()，你可以使用unpacking:

>>> a, *_ = filter(lambda e: e == 10, [7,8,9,10,11,12])
>>> a
10
>>> _
[]
>>> a, *_ = filter(lambda e: e == 1000, [7,8,9,10,11,12])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: not enough values to unpack (expected at least 1, got 0)

注意，使用filter()相当于写入Python Docs (item for item in iterable if condition)。

如果你需要对边缘情况的支持，你可以这样写:

>>> a, *_ = [e for e in [7,8,9,10,11,12] if e == 1000] or [None]
>>> a
None
>>> _
[]

Python 3中最有效的方法是以下方法之一(使用类似的示例):

“理解”风格:

next(i for i in range(100000000) if i == 1000)

警告:该表达式也适用于Python 2，但在本例中使用的range在Python 3中返回一个可迭代对象，而不是像Python 2那样返回一个列表(如果你想在Python 2中构造一个可迭代对象，则使用xrange代替)。

注意，表达式避免在理解表达式next([i for…])中构造一个列表，这将导致在筛选元素之前创建一个包含所有元素的列表，并将导致处理整个选项，而不是在i == 1000时停止迭代。

具有“功能性”风格:

next(filter(lambda i: i == 1000, range(100000000)))

警告:这在Python 2中不起作用，甚至用xrange替换range，因为过滤器创建了一个列表而不是迭代器(效率低)，下一个函数只适用于迭代器。

默认值

正如在其他响应中提到的那样，如果希望避免在条件不满足时引发异常，则必须向接下来的函数添加一个额外参数。

“功能性”风格:

next(filter(lambda i: i == 1000, range(100000000)), False)

“理解”风格:

使用这种风格，你需要用()包围理解表达式，以避免SyntaxError:如果不是唯一的参数，生成器表达式必须用圆括号括起来:

next((i for i in range(100000000) if i == 1000), False)

你也可以在Numpy中使用argwhere函数。例如:

i)找到“helloworld”中的第一个“l”:

import numpy as np
l = list("helloworld") # Create list
i = np.argwhere(np.array(l)=="l") # i = array([[2],[3],[8]])
index_of_first = i.min()

ii)求第一个随机数> 0.1

import numpy as np
r = np.random.rand(50) # Create random numbers
i = np.argwhere(r>0.1)
index_of_first = i.min()

iii)求最后一个随机数> 0.1

import numpy as np
r = np.random.rand(50) # Create random numbers
i = np.argwhere(r>0.1)
index_of_last = i.max()

itertools模块包含一个用于迭代器的过滤器函数。过滤迭代器的第一个元素可以通过调用next()来获得:

from itertools import ifilter

print ifilter((lambda i: i > 3), range(10)).next()

我知道已经太迟了，但我的回答是:

def find_index(nums, fn):
    return next(i for i, x in enumerate(nums) if fn(x))
print(find_index([1, 2, 3, 4], lambda n: n % 2 == 1))