专业提示：使用string.translate进行Python最快的字符串操作。

一些证据。。。

首先，缓慢的方式（抱歉pprzemek）：

>>> import timeit
>>> S = 'Hey, you - what are you doing here!?'
>>> def my_split(s, seps):
...     res = [s]
...     for sep in seps:
...         s, res = res, []
...         for seq in s:
...             res += seq.split(sep)
...     return res
... 
>>> timeit.Timer('my_split(S, punctuation)', 'from __main__ import S,my_split; from string import punctuation').timeit()
54.65477919578552

接下来，我们使用re.findall（）（如建议的答案所示）。更快：

>>> timeit.Timer('findall(r"\w+", S)', 'from __main__ import S; from re import findall').timeit()
4.194725036621094

最后，我们使用translate：

>>> from string import translate,maketrans,punctuation 
>>> T = maketrans(punctuation, ' '*len(punctuation))
>>> timeit.Timer('translate(S, T).split()', 'from __main__ import S,T,translate').timeit()
1.2835021018981934

说明：

string.translate是用C实现的，与Python中的许多字符串操作函数不同，string.ttranslate不会生成新字符串。所以它的速度和字符串替换一样快。

不过，这有点尴尬，因为它需要一个翻译表来实现这一魔术。您可以使用maketrans（）方便函数创建转换表。这里的目标是将所有不需要的字符转换为空格。一换一的替代品。同样，不会产生新数据。所以这很快！

接下来，我们使用旧的split（）。默认情况下，split（）将对所有空白字符进行操作，将它们分组以进行拆分。结果将是您想要的单词列表。而且这种方法几乎比re.findall（）快4倍！

首先，我想同意其他人的观点，即基于正则表达式或str.translate（…）的解决方案是最具性能的。对于我的用例，这个函数的性能并不重要，所以我想添加一些我认为符合这个标准的想法。

我的主要目标是将其他一些答案中的想法归纳为一个解决方案，该解决方案可以适用于包含不仅仅是正则表达式单词的字符串（即，将标点符号字符的显式子集列入黑名单，而不是将单词字符列入白名单）。

注意，在任何方法中，也可以考虑使用string.p标点符号代替手动定义的列表。

选项1-re.sub

我很惊讶地发现到目前为止还没有使用re.sub（…）的答案。我发现这是解决这个问题的一种简单而自然的方法。

import re

my_str = "Hey, you - what are you doing here!?"

words = re.split(r'\s+', re.sub(r'[,\-!?]', ' ', my_str).strip())

在这个解决方案中，我将对re.sub（…）的调用嵌套在re.split（…）内部-但如果性能很关键，那么在外部编译正则表达式可能会很有用-对于我的用例来说，差异并不大，所以我更喜欢简单性和可读性。

选项2-str.replace

这是几行，但它的优点是可以扩展，而不必检查是否需要转义正则表达式中的某个字符。

my_str = "Hey, you - what are you doing here!?"

replacements = (',', '-', '!', '?')
for r in replacements:
    my_str = my_str.replace(r, ' ')

words = my_str.split()

如果能够将str.replace映射到字符串，那会很好，但我不认为这可以用不可变的字符串来实现，虽然映射到一个字符列表是可行的，但对每个字符运行每个替换听起来都很过分。（编辑：有关功能示例，请参见下一个选项。）

选项3-functools.reduce

（在Python 2中，reduce在全局命名空间中可用，而无需从functools导入。）

import functools

my_str = "Hey, you - what are you doing here!?"

replacements = (',', '-', '!', '?')
my_str = functools.reduce(lambda s, sep: s.replace(sep, ' '), replacements, my_str)
words = my_str.split()

首先，我不认为您的意图是在拆分函数中实际使用标点符号作为分隔符。您的描述表明您只是想从生成的字符串中删除标点符号。

我经常遇到这种情况，我通常的解决方案不需要re。

单行lambda函数，带列表理解：

（需要导入字符串）：

split_without_punc = lambda text : [word.strip(string.punctuation) for word in 
    text.split() if word.strip(string.punctuation) != '']

# Call function
split_without_punc("Hey, you -- what are you doing?!")
# returns ['Hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing']

功能（传统）

作为传统函数，这仍然只有两行具有列表理解（除了导入字符串）：

def split_without_punctuation2(text):

    # Split by whitespace
    words = text.split()

    # Strip punctuation from each word
    return [word.strip(ignore) for word in words if word.strip(ignore) != '']

split_without_punctuation2("Hey, you -- what are you doing?!")
# returns ['Hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing']

它也会自然地保留缩略词和连字符。您可以始终使用text.replace（“-”，“”）在拆分前将连字符转换为空格。

不带Lambda或列表理解的通用函数

对于更一般的解决方案（可以指定要删除的字符），并且不需要列表理解，您可以得到：

def split_without(text: str, ignore: str) -> list:

    # Split by whitespace
    split_string = text.split()

    # Strip any characters in the ignore string, and ignore empty strings
    words = []
    for word in split_string:
        word = word.strip(ignore)
        if word != '':
            words.append(word)

    return words

# Situation-specific call to general function
import string
final_text = split_without("Hey, you - what are you doing?!", string.punctuation)
# returns ['Hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing']

当然，您也可以将lambda函数推广到任何指定的字符串。

我最喜欢替换方式。以下过程将字符串拆分列表中定义的所有分隔符更改为拆分列表中的第一个分隔符，然后在该分隔符上拆分文本。它还说明了splitlist是否恰好是空字符串。它返回一个单词列表，其中没有空字符串。

def split_string(text, splitlist):
    for sep in splitlist:
        text = text.replace(sep, splitlist[0])
    return filter(None, text.split(splitlist[0])) if splitlist else [text]

正则表达式对正的情况：

import re
DATA = "Hey, you - what are you doing here!?"
print re.findall(r"[\w']+", DATA)
# Prints ['Hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing', 'here']

使用maketrans和translate，您可以轻松、整洁地完成

import string
specials = ',.!?:;"()<>[]#$=-/'
trans = string.maketrans(specials, ' '*len(specials))
body = body.translate(trans)
words = body.strip().split()