我认为以下是满足您需求的最佳答案：

\W+可能适合这种情况，但可能不适合其他情况。

filter(None, re.compile('[ |,|\-|!|?]').split( "Hey, you - what are you doing here!?")

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！

如果需要可逆操作（保留分隔符），可以使用此函数：

def tokenizeSentence_Reversible(sentence):
    setOfDelimiters = ['.', ' ', ',', '*', ';', '!']
    listOfTokens = [sentence]

    for delimiter in setOfDelimiters:
        newListOfTokens = []
        for ind, token in enumerate(listOfTokens):
            ll = [([delimiter, w] if ind > 0 else [w]) for ind, w in enumerate(token.split(delimiter))]
            listOfTokens = [item for sublist in ll for item in sublist] # flattens.
            listOfTokens = filter(None, listOfTokens) # Removes empty tokens: ''
            newListOfTokens.extend(listOfTokens)

        listOfTokens = newListOfTokens

    return listOfTokens

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()

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']

实现这一点的另一种方法是使用自然语言工具包（nltk）。

import nltk
data= "Hey, you - what are you doing here!?"
word_tokens = nltk.tokenize.regexp_tokenize(data, r'\w+')
print word_tokens

这张照片显示：[“嘿”、“你”、“什么”、“是”、“您”、“正在做”、“在这里”]

这种方法的最大缺点是需要安装nltk包。

好处是，一旦获得令牌，就可以使用nltk包的其余部分做很多有趣的事情。