在我看来，所提出的解决办法不应该是公认的答案。原来的问题是要求去掉重音，所以正确的答案应该只去掉重音，而不是去掉重音加上其他未指明的变化。

简单地观察这段代码的结果，这是公认的答案。我把“Málaga”改成了“Málagueña”:

accented_string = u'Málagueña'
# accented_string is of type 'unicode'
import unidecode
unaccented_string = unidecode.unidecode(accented_string)
# unaccented_string contains 'Malaguena'and is of type 'str'

有一个额外的更改(ñ -> n)，这在OQ中没有请求。

一个简单的函数，以较低的形式完成所请求的任务:

def f_remove_accents(old):
    """
    Removes common accent characters, lower form.
    Uses: regex.
    """
    new = old.lower()
    new = re.sub(r'[àáâãäå]', 'a', new)
    new = re.sub(r'[èéêë]', 'e', new)
    new = re.sub(r'[ìíîï]', 'i', new)
    new = re.sub(r'[òóôõö]', 'o', new)
    new = re.sub(r'[ùúûü]', 'u', new)
    return new

Gensim .utils.deaccent(text)来自Gensim -人类主题建模:

'Sef chomutovskych komunistu dostal postou bily prasek'

另一种解决方案是unicode。

请注意，建议的unicodedata解决方案通常只删除某些字符中的重音(例如，它将“ova”变成了“”，而不是“l”)。

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.

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。

有些语言将变音符组合成语言字母，并将重音变音符组合成重音。

我认为更安全的做法是明确指定你想要剥离的变量:

def strip_accents(string, accents=('COMBINING ACUTE ACCENT', 'COMBINING GRAVE ACCENT', 'COMBINING TILDE')):
    accents = set(map(unicodedata.lookup, accents))
    chars = [c for c in unicodedata.normalize('NFD', string) if c not in accents]
    return unicodedata.normalize('NFC', ''.join(chars))