这里有一个使用reduce的第一个解决方案的变体，如果你喜欢功能性的。：）

repls = {'hello' : 'goodbye', 'world' : 'earth'}
s = 'hello, world'
reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), repls.iteritems(), s)

马蒂诺的版本更好:

repls = ('hello', 'goodbye'), ('world', 'earth')
s = 'hello, world'
reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), repls, s)

我也在这个问题上苦苦挣扎。由于有很多替换，正则表达式比较吃力，大约比循环字符串慢四倍。替换(在我的实验条件)。

你绝对应该尝试使用Flashtext库(博客文章在这里，Github在这里)。在我的例子中，每个文档的速度快了两个数量级，从1.8秒到0.015秒(正则表达式需要7.7秒)。

在上面的链接中很容易找到使用示例，但这是一个工作示例:

    from flashtext import KeywordProcessor
    self.processor = KeywordProcessor(case_sensitive=False)
    for k, v in self.my_dict.items():
        self.processor.add_keyword(k, v)
    new_string = self.processor.replace_keywords(string)

注意，Flashtext在一次传递中进行替换(以避免a -> b和b -> c将'a'转换为'c')。Flashtext也会查找整个单词(所以'is'不会匹配'this')。如果你的目标是几个单词(将“This is”替换为“Hello”)，这种方法也很有效。

下面是另一种使用字典的方法:

listA="The cat jumped over the house".split()
modify = {word:word for number,word in enumerate(listA)}
modify["cat"],modify["jumped"]="dog","walked"
print " ".join(modify[x] for x in listA)

这里有一个使用reduce的第一个解决方案的变体，如果你喜欢功能性的。：）

repls = {'hello' : 'goodbye', 'world' : 'earth'}
s = 'hello, world'
reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), repls.iteritems(), s)

马蒂诺的版本更好:

repls = ('hello', 'goodbye'), ('world', 'earth')
s = 'hello, world'
reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), repls, s)

对于只替换一个字符，使用翻译和str.maketrans是我最喜欢的方法。

Tl;dr > result_string = your_string.translate(str.maketrans(dict_mapping))

demo

my_string = 'This is a test string.'
dict_mapping = {'i': 's', 's': 'S'}
result_good = my_string.translate(str.maketrans(dict_mapping))
result_bad = my_string
for x, y in dict_mapping.items():
    result_bad = result_bad.replace(x, y)
print(result_good)  # ThsS sS a teSt Strsng.
print(result_bad)   # ThSS SS a teSt StrSng.

我在学校作业中也做过类似的练习。这就是我的解

dictionary = {1: ['hate', 'love'],
              2: ['salad', 'burger'],
              3: ['vegetables', 'pizza']}

def normalize(text):
    for i in dictionary:
        text = text.replace(dictionary[i][0], dictionary[i][1])
    return text

自己查看测试字符串上的结果

string_to_change = 'I hate salad and vegetables'
print(normalize(string_to_change))