为什么你们都不用这个？

 ''.join(filter(str.isalnum, s)) 

太慢了？

with open('one.txt','r')as myFile:

    str1=myFile.read()

    print(str1)


    punctuation = ['(', ')', '?', ':', ';', ',', '.', '!', '/', '"', "'"] 

for i in punctuation:

        str1 = str1.replace(i," ") 
        myList=[]
        myList.extend(str1.split(" "))
print (str1) 
for i in myList:

    print(i,end='\n')
    print ("____________")

不一定更简单，但如果你更熟悉re家族的话，就另辟蹊径。

import re, string
s = "string. With. Punctuation?" # Sample string 
out = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', s)

正则表达式很简单，如果你知道的话。

import re
s = "string. With. Punctuation?"
s = re.sub(r'[^\w\s]','',s)

作为更新，我重写了Python 3中的@Brian示例，并对其进行了更改，以将正则表达式编译步骤移到函数内部。我在这里的想法是对使功能工作所需的每一步进行计时。也许您使用的是分布式计算，无法在工作人员之间共享regex对象，需要在每个工作人员处执行re.compile步骤。此外，我还很好奇地对Python 3的maketrans的两种不同实现进行计时

table = str.maketrans({key: None for key in string.punctuation})

vs

table = str.maketrans('', '', string.punctuation)

另外，我添加了另一种使用集合的方法，在这里我利用交集函数来减少迭代次数。

这是完整的代码：

import re, string, timeit

s = "string. With. Punctuation"


def test_set(s):
    exclude = set(string.punctuation)
    return ''.join(ch for ch in s if ch not in exclude)


def test_set2(s):
    _punctuation = set(string.punctuation)
    for punct in set(s).intersection(_punctuation):
        s = s.replace(punct, ' ')
    return ' '.join(s.split())


def test_re(s):  # From Vinko's solution, with fix.
    regex = re.compile('[%s]' % re.escape(string.punctuation))
    return regex.sub('', s)


def test_trans(s):
    table = str.maketrans({key: None for key in string.punctuation})
    return s.translate(table)


def test_trans2(s):
    table = str.maketrans('', '', string.punctuation)
    return(s.translate(table))


def test_repl(s):  # From S.Lott's solution
    for c in string.punctuation:
        s=s.replace(c,"")
    return s


print("sets      :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_set as f').timeit(1000000))
print("sets2      :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_set2 as f').timeit(1000000))
print("regex     :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_re as f').timeit(1000000))
print("translate :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_trans as f').timeit(1000000))
print("translate2 :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_trans2 as f').timeit(1000000))
print("replace   :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_repl as f').timeit(1000000))

这是我的结果：

sets      : 3.1830138750374317
sets2      : 2.189873124472797
regex     : 7.142953420989215
translate : 4.243278483860195
translate2 : 2.427158243022859
replace   : 4.579746678471565

在处理Unicode字符串时，我建议使用PyPi正则表达式模块，因为它同时支持Unicode属性类（如\p｛X｝/\p｛X｝）和POSIX字符类（如[：name：]）。

只需在终端中键入pipinstallregex（或pip3installregex）并按回车键即可安装软件包。

如果您需要删除任何类型的标点符号（即除字母、数字和空格之外的任何其他符号），您可以使用

regex.sub(r'[\p{P}\p{S}]', '', text)  # to remove one by one
regex.sub(r'[\p{P}\p{S}]+', '', text) # to remove all consecutive punctuation/symbols with one go
regex.sub(r'[[:punct:]]+', '', text)  # Same with a POSIX character class

在线观看Python演示：

import regex

text = 'भारत India <><>^$.,,! 002'
new_text = regex.sub(r'[\p{P}\p{S}\s]+', ' ', text).lower().strip()
# OR
# new_text = regex.sub(r'[[:punct:]\s]+', ' ', text).lower().strip()

print(new_text)
# => भारत india 002

在这里，我向字符类添加了空白模式