假设项是可哈希的

>>> from collections import Counter
>>> not Counter([1, 2]) - Counter([1])
False
>>> not Counter([1, 2]) - Counter([1, 2])
True
>>> not Counter([1, 2, 2]) - Counter([1, 2])
False

如果你不关心重复的项目。[1,2, 2]和[1,2]，然后使用:

>>> set([1, 2, 2]).issubset([1, 2])
True

在交叉路口后的小列表上测试相等性是最快的方法吗?

. is子集将是最快的方法。在测试子集之前检查长度不会提高速度，因为你仍然有O(N + M)个条目要遍历和检查。

使用set.issubset

例子:

a = {1,2}
b = {1,2,3}
a.issubset(b) # True

a = {1,2,4}
b = {1,2,3}
a.issubset(b) # False

Python为此提供的性能函数是set. is子集。然而，它确实有一些限制，不清楚它是否能回答你的问题。

一个列表可以多次包含项目，并具有特定的顺序。而一组则不是。此外，set只适用于可哈希对象。

您是在询问子集还是子序列(这意味着您将需要字符串搜索算法)?对于许多测试，这两个列表是否都是相同的?列表中包含哪些数据类型?就此而言，它需要是一个列表吗?

你的另一篇文章交叉了字典和列表，使类型更清晰，并建议使用字典键视图来实现类似于集合的功能。在这种情况下，它是可以工作的，因为字典键的行为类似于集合(以至于在Python中有集合之前，我们使用字典)。人们不禁要问，为什么这个问题在三个小时内变得不那么具体了。

下面的代码检查一个给定的集合是否是另一个集合的“适当子集”

 def is_proper_subset(set, superset):
     return all(x in superset for x in set) and len(set)<len(superset)

one = [1, 2, 3]
two = [9, 8, 5, 3, 2, 1]

set(x in two for x in one) == set([True])

如果list1在list 2中:

(x in two for x in one)生成一个True列表。 当我们做一个集合(x in two for x in one)只有一个元素(True)。

在python 3.5中，您可以执行[*set()][index]来获取元素。它比其他方法要慢得多。

one = [1, 2, 3]
two = [9, 8, 5, 3, 2, 1]

result = set(x in two for x in one)

[*result][0] == True

或者只用len和set

len(set(a+b)) == len(set(a))

>>> a = [1, 3, 5]
>>> b = [1, 3, 5, 8]
>>> c = [3, 5, 9]
>>> set(a) <= set(b)
True
>>> set(c) <= set(b)
False

>>> a = ['yes', 'no', 'hmm']
>>> b = ['yes', 'no', 'hmm', 'well']
>>> c = ['sorry', 'no', 'hmm']
>>> 
>>> set(a) <= set(b)
True
>>> set(c) <= set(b)
False