为了提高速度，我会使用这样的函数:

def check_string(string, substring_list):
    for substring in substring_list:
        if substring in string:
            return True
    return False

为了增加regex的多样性:

import re

if any(re.findall(r'a|b|c', str, re.IGNORECASE)):
    print 'possible matches thanks to regex'
else:
    print 'no matches'

或者如果你的列表太长- any(re.findall(r'|'.join(a)， str, re.IGNORECASE))

如果你想要的只是True或False, any()是目前为止最好的方法，但如果你想知道具体匹配哪个字符串/字符串，你可以使用一些东西。

如果你想要第一个匹配(默认为False):

match = next((x for x in a if x in str), False)

如果你想获得所有匹配项(包括重复项):

matches = [x for x in a if x in str]

如果你想获得所有非重复的匹配(不考虑顺序):

matches = {x for x in a if x in str}

如果你想按正确的顺序获得所有非重复的匹配项:

matches = []
for x in a:
    if x in str and x not in matches:
        matches.append(x)

如果a或str中的字符串变长，您应该小心。简单的解决方案是O(S*(A^2))，其中S是str的长度，A是A中所有字符串长度的总和。要获得更快的解决方案，请查看用于字符串匹配的Aho-Corasick算法，该算法在线性时间O(S+A)内运行。

这是set的另一个解。使用set.intersection。对于一行代码。

subset = {"some" ,"words"} 
text = "some words to be searched here"
if len(subset & set(text.split())) == len(subset):
   print("All values present in text")

if subset & set(text.split()):
   print("Atleast one values present in text")

为了降低复杂度，jbernadas已经提到了aho - corasick -算法。

下面是在Python中使用它的一种方法:

从这里下载aho_corasick.py 将它放在与Python主文件相同的目录中，并将其命名为aho_corasick.py 用以下代码尝试该算法: 导入aho_corasick #(字符串，关键字) Print (aho_corasick(string， ["keyword1"， "keyword2"]))

注意，搜索是区分大小写的