利用str.split没有sep参数的行为:

>>> s = " \t foo \n bar "
>>> "".join(s.split())
'foobar'

如果你只是想删除空格而不是所有的空白:

>>> s.replace(" ", "")
'\tfoo\nbar'

过早优化

尽管效率不是首要目标——编写清晰的代码——这里有一些初始时间安排:

$ python -m timeit '"".join(" \t foo \n bar ".split())'
1000000 loops, best of 3: 1.38 usec per loop
$ python -m timeit -s 'import re' 're.sub(r"\s+", "", " \t foo \n bar ")'
100000 loops, best of 3: 15.6 usec per loop

注意，正则表达式是缓存的，所以它并不像你想象的那么慢。预先编译它会有所帮助，但只有在实践中调用多次才会有影响:

$ python -m timeit -s 'import re; e = re.compile(r"\s+")' 'e.sub("", " \t foo \n bar ")'
100000 loops, best of 3: 7.76 usec per loop

尽管re.sub慢了11.3倍，但请记住，瓶颈肯定在其他地方。大多数程序不会注意到这3个选项之间的区别。

利用str.split没有sep参数的行为:

>>> s = " \t foo \n bar "
>>> "".join(s.split())
'foobar'

如果你只是想删除空格而不是所有的空白:

>>> s.replace(" ", "")
'\tfoo\nbar'

过早优化

尽管效率不是首要目标——编写清晰的代码——这里有一些初始时间安排:

$ python -m timeit '"".join(" \t foo \n bar ".split())'
1000000 loops, best of 3: 1.38 usec per loop
$ python -m timeit -s 'import re' 're.sub(r"\s+", "", " \t foo \n bar ")'
100000 loops, best of 3: 15.6 usec per loop

注意，正则表达式是缓存的，所以它并不像你想象的那么慢。预先编译它会有所帮助，但只有在实践中调用多次才会有影响:

$ python -m timeit -s 'import re; e = re.compile(r"\s+")' 'e.sub("", " \t foo \n bar ")'
100000 loops, best of 3: 7.76 usec per loop

尽管re.sub慢了11.3倍，但请记住，瓶颈肯定在其他地方。大多数程序不会注意到这3个选项之间的区别。

另外,

"strip my spaces".translate( None, string.whitespace )

下面是Python3版本:

"strip my spaces".translate(str.maketrans('', '', string.whitespace))

import re
re.sub(' ','','strip my spaces')

正如Roger Pate所提到的，以下代码对我来说是有效的:

s = " \t foo \n bar "
"".join(s.split())
'foobar'

我正在使用Jupyter Notebook运行以下代码:

i=0
ProductList=[]
while i < len(new_list): 
   temp=''                            # new_list[i]=temp=' Plain   Utthapam  '
   #temp=new_list[i].strip()          #if we want o/p as: 'Plain Utthapam'
   temp="".join(new_list[i].split())  #o/p: 'PlainUtthapam' 
   temp=temp.upper()                  #o/p:'PLAINUTTHAPAM' 
   ProductList.append(temp)
   i=i+2

用re.sub试试正则表达式。您可以搜索所有空白，并将其替换为空字符串。

模式中的\s将匹配空白字符，而不仅仅是空格(制表符，换行符等)。你可以在手册中读到更多的信息。