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.

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。

unidcode是正确的答案。它将任何unicode字符串音译为最接近的ascii文本表示形式。

例子:

>>> from unidecode import unidecode
>>> unidecode('kožušček')
'kozuscek'
>>> unidecode('北亰')
'Bei Jing '
>>> unidecode('François')
'Francois'

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.

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”。

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))