这个正是你想要的

old_string = 'The   fox jumped   over    the log '
new_string = " ".join(old_string.split())
print(new_string)

将会导致

The fox jumped over the log.

我没有深入研究其他示例，但是我刚刚创建了这个方法来合并多个连续的空格字符。

它不使用任何库，虽然它的脚本长度相对较长，但它不是一个复杂的实现:

def spaceMatcher(command):
    """
    Function defined to consolidate multiple whitespace characters in
    strings to a single space
    """
    # Initiate index to flag if more than one consecutive character
    iteration
    space_match = 0
    space_char = ""
    for char in command:
      if char == " ":
          space_match += 1
          space_char += " "
      elif (char != " ") & (space_match > 1):
          new_command = command.replace(space_char, " ")
          space_match = 0
          space_char = ""
      elif char != " ":
          space_match = 0
          space_char = ""
   return new_command

command = None
command = str(input("Please enter a command ->"))
print(spaceMatcher(command))
print(list(spaceMatcher(command)))

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(' ')

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。

令人惊讶的是，没有人发布一个简单的函数，它会比所有其他发布的解决方案快得多。是这样的:

def compactSpaces(s):
    os = ""
    for c in s:
        if c != " " or (os and os[-1] != " "):
            os += c 
    return os