在某些情况下，需要将每个空格字符的连续出现替换为该字符的单个实例。你可以使用带有反向引用的正则表达式来实现这一点。

(\s)\1{1，}匹配任何空格字符，后面跟着一个或多个该字符。现在，您所需要做的就是指定第一个组(\1)作为匹配的替换。

将其包装在函数中:

import re

def normalize_whitespace(string):
    return re.sub(r'(\s)\1{1,}', r'\1', string)

>>> normalize_whitespace('The   fox jumped   over    the log.')
'The fox jumped over the log.'
>>> normalize_whitespace('First    line\t\t\t \n\n\nSecond    line')
'First line\t \nSecond line'

类似于前面的解决方案，但更具体:用一个空格替换两个或多个空格:

>>> import re
>>> s = "The   fox jumped   over    the log."
>>> re.sub('\s{2,}', ' ', s)
'The fox jumped over the log.'

你能得到的用户生成字符串的最快速度是:

if '  ' in text:
    while '  ' in text:
        text = text.replace('  ', ' ')

短路使它比pythonlarry的综合回答略快。如果你追求效率，并严格要求去除单个空格的额外空白，那么可以使用这种方法。

因为@pythonlarry问这里缺少基于生成器的版本

groupby连接很简单。Groupby将对具有相同键的连续元素进行分组。并返回每个组的键对和元素列表。所以当键是空格空格是返回整个组。

from itertools import groupby
def group_join(string):
  return ''.join(' ' if chr==' ' else ''.join(times) for chr,times in groupby(string))

由变体组成的组很简单，但是很慢。现在来看发电机变体。在这里，我们使用了一个迭代器，即字符串，并生成除字符后面的字符外的所有字符。

def generator_join_generator(string):
  last=False
  for c in string:
    if c==' ':
      if not last:
        last=True
        yield ' '
    else:
      last=False
    yield c

def generator_join(string):
  return ''.join(generator_join_generator(string))

所以我用其他的方法测量了时间。

while_replace 0.015868543065153062 re_replace 0.22579886706080288 proper_join 0.40058281796518713 group_join 5.53206754301209 generator_join 1.6673167790286243

Hello和World由64KB的空格分隔

while_replace 2.991308711003512 re_replace 0.08232860406860709 proper_join 6.294375243945979 group_join 2.4320066600339487 generator_join 6.329648651066236

不忘原话

while_replace 0.002160938922315836 re_replace 0.008620491018518806 proper_join 0.005650000995956361 group_join 0.028368217987008393 generator_join 0.009435956948436797

有趣的是，这里几乎空间只有字符串组连接不是那么糟糕 计时显示的中位数总是七次，每次一千次。

def unPretty(S):
   # Given a dictionary, JSON, list, float, int, or even a string...
   # return a string stripped of CR, LF replaced by space, with multiple spaces reduced to one.
   return ' '.join(str(S).replace('\n', ' ').replace('\r', '').split())

你也可以在Pandas DataFrame中使用字符串分割技术，而不需要使用.apply(..)，如果你需要对大量字符串快速执行操作，这是非常有用的。这是一行话:

df['message'] = (df['message'].str.split()).str.join(' ')