这个怎么样:

import unicodedata
def strip_accents(s):
   return ''.join(c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
                  if unicodedata.category(c) != 'Mn')

这也适用于希腊字母:

>>> strip_accents(u"A \u00c0 \u0394 \u038E")
u'A A \u0394 \u03a5'
>>> 

字符类别“Mn”代表Nonspacing_Mark，它类似于MiniQuark回答中的unicodedata. combined(我没有想到unicodedata. combined，但它可能是更好的解决方案，因为它更显式)。

请记住，这些操作可能会极大地改变文本的含义。重音、变音等都不是“装饰”。

这里已经有很多答案，但之前没有考虑过:使用sklearn

from sklearn.feature_extraction.text import strip_accents_ascii, strip_accents_unicode

accented_string = u'Málagueña®'

print(strip_accents_unicode(accented_string)) # output: Malaguena®
print(strip_accents_ascii(accented_string)) # output: Malaguena

如果您已经在使用sklearn处理文本，这一点特别有用。这些是由CountVectorizer等类内部调用的函数，用于规范化字符串:当使用strip_accent ='ascii'时，则调用strip_accents_ascii;当使用strip_accent ='unicode'时，则调用strip_accents_unicode。

更多的细节

最后，考虑文档字符串中的这些细节:

Signature: strip_accents_ascii(s)
Transform accentuated unicode symbols into ascii or nothing

Warning: this solution is only suited for languages that have a direct
transliteration to ASCII symbols.

and

Signature: strip_accents_unicode(s)
Transform accentuated unicode symbols into their simple counterpart

Warning: the python-level loop and join operations make this
implementation 20 times slower than the strip_accents_ascii basic
normalization.

实际上，我在项目兼容的python 2.6, 2.7和3.4上工作，我必须从免费用户条目中创建id。

感谢你，我创造了这个功能，工作的奇迹。

import re
import unicodedata

def strip_accents(text):
    """
    Strip accents from input String.

    :param text: The input string.
    :type text: String.

    :returns: The processed String.
    :rtype: String.
    """
    try:
        text = unicode(text, 'utf-8')
    except (TypeError, NameError): # unicode is a default on python 3 
        pass
    text = unicodedata.normalize('NFD', text)
    text = text.encode('ascii', 'ignore')
    text = text.decode("utf-8")
    return str(text)

def text_to_id(text):
    """
    Convert input text to id.

    :param text: The input string.
    :type text: String.

    :returns: The processed String.
    :rtype: String.
    """
    text = strip_accents(text.lower())
    text = re.sub('[ ]+', '_', text)
    text = re.sub('[^0-9a-zA-Z_-]', '', text)
    return text

结果:

text_to_id("Montréal, über, 12.89, Mère, Françoise, noël, 889")
>>> 'montreal_uber_1289_mere_francoise_noel_889'

我刚刚在网上找到了这个答案:

import unicodedata

def remove_accents(input_str):
    nfkd_form = unicodedata.normalize('NFKD', input_str)
    only_ascii = nfkd_form.encode('ASCII', 'ignore')
    return only_ascii

它工作得很好(例如，对于法语)，但我认为第二步(删除重音)可能比删除非ascii字符处理得更好，因为这对于某些语言(例如，希腊语)会失败。最好的解决方案可能是显式地删除标记为变音符的unicode字符。

编辑:这招管用:

import unicodedata

def remove_accents(input_str):
    nfkd_form = unicodedata.normalize('NFKD', input_str)
    return u"".join([c for c in nfkd_form if not unicodedata.combining(c)])

如果字符c可以与前面的字符组合，主要是如果它是一个变音符，则unicodedata. combined (c)将返回true。

编辑2:remove_accent需要unicode字符串，而不是字节字符串。如果你有一个字节字符串，那么你必须像这样解码成一个unicode字符串:

encoding = "utf-8" # or iso-8859-15, or cp1252, or whatever encoding you use
byte_string = b"café"  # or simply "café" before python 3.
unicode_string = byte_string.decode(encoding)

如果您希望获得类似Elasticsearch的ascii折叠过滤器的功能，您可能需要考虑fold-to-ascii，这是[本身]…

Apache Lucene ASCII折叠过滤器的Python端口，它将字母、数字和符号Unicode字符转换为不属于前127个ASCII字符的字符(“基本拉丁”Unicode块)，如果它们存在的话。

下面是上面提到的一个例子:

from fold_to_ascii import fold
s = u'Astroturf® paté'
fold(s)
> u'Astroturf pate'
fold(s, u'?')
> u'Astroturf? pate'

编辑:fold_to_ascii模块似乎可以很好地规范化基于拉丁的字母;然而，不可映射的字符将被删除，这意味着该模块将减少中文文本，例如，空字符串。如果您想保留中文、日语和其他Unicode字母，可以考虑使用上面@mo-han的remove_accent_chars_regex实现。

这个怎么样:

import unicodedata
def strip_accents(s):
   return ''.join(c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
                  if unicodedata.category(c) != 'Mn')

这也适用于希腊字母:

>>> strip_accents(u"A \u00c0 \u0394 \u038E")
u'A A \u0394 \u03a5'
>>> 

字符类别“Mn”代表Nonspacing_Mark，它类似于MiniQuark回答中的unicodedata. combined(我没有想到unicodedata. combined，但它可能是更好的解决方案，因为它更显式)。

请记住，这些操作可能会极大地改变文本的含义。重音、变音等都不是“装饰”。