我尝试过下面的方法，它甚至适用于极端的情况，比如:

str1='          I   live    on    earth           '

' '.join(str1.split())

但如果你更喜欢正则表达式，它可以这样做:

re.sub('\s+', ' ', str1)

尽管必须进行一些预处理以删除尾随和结束空格。

import re
string = re.sub('[ \t\n]+', ' ', 'The     quick brown                \n\n             \t        fox')

这将删除所有的制表符，新行和多个空白与单一空白。

一行代码，删除句子之前、之后和内部所有多余的空格:

sentence = "  The   fox jumped   over    the log.  "
sentence = ' '.join(filter(None,sentence.split(' ')))

解释:

将整个字符串拆分为一个列表。 从列表中过滤空元素。 用一个空格重新连接剩下的元素*

*其余的元素应该是单词或带有标点符号的单词等。我没有对此进行广泛测试，但这应该是一个很好的起点。祝你一切顺利!

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。

import re

Text = " You can select below trims for removing white space!!   BR Aliakbar     "
  # trims all white spaces
print('Remove all space:',re.sub(r"\s+", "", Text), sep='') 
# trims left space
print('Remove leading space:', re.sub(r"^\s+", "", Text), sep='') 
# trims right space
print('Remove trailing spaces:', re.sub(r"\s+$", "", Text), sep='')  
# trims both
print('Remove leading and trailing spaces:', re.sub(r"^\s+|\s+$", "", Text), sep='')
# replace more than one white space in the string with one white space
print('Remove more than one space:',re.sub(' +', ' ',Text), sep='') 

结果:作为代码

"Remove all space:Youcanselectbelowtrimsforremovingwhitespace!!BRAliakbar"
"Remove leading space:You can select below trims for removing white space!!   BR Aliakbar"     
"Remove trailing spaces: You can select below trims for removing white space!!   BR Aliakbar"
"Remove leading and trailing spaces:You can select below trims for removing white space!!   BR Aliakbar"
"Remove more than one space: You can select below trims for removing white space!! BR Aliakbar" 

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(' ')