使用替换两次：

a = '11223FROM33344INTO33222FROM3344'
a.replace('FROM', ',,,').replace('INTO', ',,,').split(',,,')

结果是：

['11223', '33344', '33222', '3344']

def get_words(s):
    l = []
    w = ''
    for c in s.lower():
        if c in '-!?,. ':
            if w != '': 
                l.append(w)
            w = ''
        else:
            w = w + c
    if w != '': 
        l.append(w)
    return l

用法如下：

>>> s = "Hey, you - what are you doing here!?"
>>> print get_words(s)
['hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing', 'here']

使用panda的series.str.split方法可以获得相同的结果，而不是使用re-module函数re.split。

首先，使用上述字符串创建一个系列，然后将该方法应用于该系列。

thestring=pd.Series（“嘿，你-你在这里干什么！？”）thestring.str.split（pat='，|-'）

参数pat接受分隔符并将拆分字符串作为数组返回。这里，使用|（或运算符）传递两个分隔符。输出如下：

[嘿，你，你在这里干什么！？]

首先，在循环中执行任何RegEx操作之前，请始终使用re.compile（），因为它的工作速度比正常操作快。

因此，对于您的问题，首先编译模式，然后对其执行操作。

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

创建一个函数，将两个字符串（要拆分的源字符串和分隔符的拆分列表字符串）作为输入，并输出拆分单词列表：

def split_string(source, splitlist):
    output = []  # output list of cleaned words
    atsplit = True
    for char in source:
        if char in splitlist:
            atsplit = True
        else:
            if atsplit:
                output.append(char)  # append new word after split
                atsplit = False
            else: 
                output[-1] = output[-1] + char  # continue copying characters until next split
    return output

我喜欢re，但这是我没有它的解决方案：

from itertools import groupby
sep = ' ,-!?'
s = "Hey, you - what are you doing here!?"
print [''.join(g) for k, g in groupby(s, sep.__contains__) if not k]

sep__contains__是“in”运算符使用的方法。基本上与

lambda ch: ch in sep

但在这里更方便。

groupby获取字符串和函数。它使用该函数将字符串分成多个组：每当函数值发生变化时，就会生成一个新的组。因此，sep__contains__正是我们需要的。

groupby返回一个对序列，其中对[0]是我们函数的结果，对[1]是一个组。使用“if not k”，我们筛选出带有分隔符的组（因为sep.__contains__的结果在分隔符上为True）。好了，就这些了-现在我们有一个组序列，每个组都是一个单词（组实际上是一个可迭代的，所以我们使用join将其转换为字符串）。

这个解决方案非常通用，因为它使用一个函数来分隔字符串（您可以根据需要的任何条件进行拆分）。此外，它不创建中间字符串/列表（您可以删除join，因为每个组都是一个迭代器，所以表达式将变得懒惰）