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)

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”)。

这不仅可以处理重音，还可以处理“笔画”(如ø等):

import unicodedata as ud

def rmdiacritics(char):
    '''
    Return the base character of char, by "removing" any
    diacritics like accents or curls and strokes and the like.
    '''
    desc = ud.name(char)
    cutoff = desc.find(' WITH ')
    if cutoff != -1:
        desc = desc[:cutoff]
        try:
            char = ud.lookup(desc)
        except KeyError:
            pass  # removing "WITH ..." produced an invalid name
    return char

这是我能想到的最优雅的方式(亚历克西斯在本页的评论中提到过)，尽管我不认为它真的很优雅。 事实上，正如评论中指出的那样，这更像是一种黑客，因为Unicode名称实际上只是名称，它们不能保证一致或任何东西。

仍然有一些特殊的字母没有被处理，比如反转字母和倒装字母，因为它们的unicode名称不包含'WITH'。这取决于你想做什么。我有时需要重音剥离来实现字典排序顺序。

编辑注:

合并了来自注释的建议(处理查找错误，Python-3代码)。