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你总会有一个循环--有人可能会想出一个聪明的一行程序，将循环隐藏在对map()或类似程序的调用中，但它总是会存在的。

除非性能是一个主要因素，否则我更喜欢拥有干净和简单的代码。

下面是您的代码的一个更具Pythonic风格的版本：

data = [['a','b'], ['a','c'], ['b','d']]
search = 'c'
for sublist in data:
    if sublist[1] == search:
        print "Found it!", sublist
        break
# Prints: Found it! ['a', 'c']

一旦找到匹配项，它就会跳出循环。

(顺便说一下，您在['b''d']中有一个拼写错误。)

下面是Pythonic式的方法：

data = [['a','b'], ['a','c'], ['b','d']]
search = 'c'
any(e[1] == search for e in data)

或者..。我不会说这是“一种真正的Pythonic方式”，因为在某种程度上，什么是Pythonic，什么不是，或者哪种方法比另一种方法更Pythonic，会变得有点主观。但是使用any()肯定比在例如RichieHindle's answer中的for循环更典型的Python风格，

当然，在any的实现中有一个隐藏的循环，尽管一旦找到匹配，它就会中断循环。

因为我很无聊，所以我做了一个计时脚本来比较不同建议的性能，根据需要修改其中的一些建议，以使API相同。现在，我们应该记住，最快并不总是最好的，而且快速绝对不是Pythonic式的东西。话虽如此，结果是...真奇怪。显然，for循环的速度非常快，这不是我所期望的，所以我对它们持保留态度，并不理解它们为什么会这样。

无论如何，当我使用问题中定义的三个子列表，每个子列表包含两个元素时，从最快到最慢，我得到了以下结果：

1. RichieHindle's answer与代码循环，以0.22μs
2. Terence Honles' first suggestion计时，它在0.36μs
3. Pierre-Luc Bedard's answer (last code block)，、0.43μs
4. Essentially时创建一个列表，在0.48μs
5. Coady's answer使用operator.itemgetter()时，在Markus's answer和来自the original question的for循环之间，在0.53 for的
6. 时，足够接近到Alex Martelli's answer与ifilter()和<μ>c29之间的关系，在0.67s时(Alex的大约是0.5微秒，在jojo's answer、faster)
7. Another、Brandon E Taylor's (和我的一样)和使用any()的Terence Honles' second suggestion之间的关系足够紧密，所有这些都是在0.81-0.82s
8. 和0.95μs

上使用嵌套列表理解的

• 和user27221's answer

显然，实际的计时在其他任何人的硬件上都没有意义，但它们之间的差异应该可以让我们对不同方法的接近程度有所了解。

当我使用一个较长的列表时，情况会发生一些变化。我从问题中的列表开始，有三个子列表，并附加了另外197个子列表，总共有200个子列表，每个子列表的长度为2。使用这个较长的列表，结果如下：

1. RichieHindle's answer，与使用较短的list
2. Coady's answer相同的0.22Code，同样是在0.53μs
3. Terence Honles' first suggestion，它创建了一个列表，在0.36Code s Alex Martelli's answer和ifilter()和Anon's answer之间的另一个虚拟关系，在0.67Code
4. 再次在我的答案，Brandon E Taylor's相同的方法和使用<μ>D60的<μ>C59之间建立了足够紧密的关系，所有这些都出现在0.81-0.82μs <代码>H261<代码>G262

这些是在列表扩展时保持其原始计时的那些。其余的，不是，是

在1.24μs

• Terence Honles' first suggestion，

1. for循环从the original question创建一个列表，在7.49μs
2. Pierre-Luc Bedard's answer (last code block)，，8.12μs
3. Markus's answer，，10.27μs
4. jojo's answer，，19.87
5. ，最后user27221's answer使用嵌套列表理解，在60.59μs