如果找不到项，Python index（）方法将抛出错误。因此，您可以将其设置为类似于JavaScript的indexOf（）函数，如果未找到项，则返回-1：

try:
    index = array.index('search_keyword')
except ValueError:
    index = -1

大多数答案解释了如何找到一个索引，但如果项目多次出现在列表中，它们的方法不会返回多个索引。使用enumerate（）：

for i, j in enumerate(['foo', 'bar', 'baz']):
    if j == 'bar':
        print(i)

index（）函数只返回第一次出现的情况，而enumerate（）函数返回所有出现的情况。

作为列表理解：

[i for i, j in enumerate(['foo', 'bar', 'baz']) if j == 'bar']

这里还有另一个使用itertools.count（）的小解决方案（与enumerate方法几乎相同）：

from itertools import izip as zip, count # izip for maximum efficiency
[i for i, j in zip(count(), ['foo', 'bar', 'baz']) if j == 'bar']

对于较大的列表，这比使用enumerate（）更有效：

$ python -m timeit -s "from itertools import izip as zip, count" "[i for i, j in zip(count(), ['foo', 'bar', 'baz']*500) if j == 'bar']"
10000 loops, best of 3: 174 usec per loop
$ python -m timeit "[i for i, j in enumerate(['foo', 'bar', 'baz']*500) if j == 'bar']"
10000 loops, best of 3: 196 usec per loop

如果性能令人担忧：

在许多答案中都提到，list.index（item）方法的内置方法是一个O（n）算法。如果您需要执行一次，这是很好的。但是，如果您需要多次访问元素的索引，那么首先创建一个项目索引对的字典（O（n）），然后在每次需要时访问O（1）处的索引更有意义。

如果您确定列表中的项目从未重复，您可以轻松地：

myList = ["foo", "bar", "baz"]

# Create the dictionary
myDict = dict((e,i) for i,e in enumerate(myList))

# Lookup
myDict["bar"] # Returns 1
# myDict.get("blah") if you don't want an error to be raised if element not found.

如果您可能有重复的元素，并且需要返回它们的所有索引：

from collections import defaultdict as dd
myList = ["foo", "bar", "bar", "baz", "foo"]

# Create the dictionary
myDict = dd(list)
for i,e in enumerate(myList):
    myDict[e].append(i)

# Lookup
myDict["foo"] # Returns [0, 4]

如果你想找到一个索引，那么使用“index”方法就可以了。然而，如果您要多次搜索数据，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索引方法快20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 
      if (index := bisect.bisect_left(container, value)) < len(container) 
      and container[index] == value else -1
    )

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

# times to test
ttt = 1000

t1 = timeit(lambda: data.index(value), number=ttt)
t2 = timeit(lambda: bisect_search(data, value), number=ttt)

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

输出：

t1=0.0400, t2=0.0020, diffs t1/t2=19.60

所有具有zip函数的索引：

get_indexes = lambda x, xs: [i for (y, i) in zip(xs, range(len(xs))) if x == y]

print get_indexes(2, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 2, 3, 2])
print get_indexes('f', 'xsfhhttytffsafweef')

如果需要所有索引，则可以使用NumPy：

import numpy as np

array = [1, 2, 1, 3, 4, 5, 1]
item = 1
np_array = np.array(array)
item_index = np.where(np_array==item)
print item_index
# Out: (array([0, 2, 6], dtype=int64),)

这是一个清晰易读的解决方案。