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()

我遇到了类似的困境，不想使用“re”模块。

def my_split(s, seps):
    res = [s]
    for sep in seps:
        s, res = res, []
        for seq in s:
            res += seq.split(sep)
    return res

print my_split('1111  2222 3333;4444,5555;6666', [' ', ';', ','])
['1111', '', '2222', '3333', '4444', '5555', '6666']

我最近需要这样做，但需要一个与标准库str.split函数有点匹配的函数，当使用0或1参数调用时，该函数的行为与标准库相同。

def split_many(string, *separators):
    if len(separators) == 0:
        return string.split()
    if len(separators) > 1:
        table = {
            ord(separator): ord(separator[0])
            for separator in separators
        }
        string = string.translate(table)
    return string.split(separators[0])

注意：此函数仅在分隔符由单个字符组成时有用（正如我的用例）。

另一种不使用正则表达式的快速方法是首先替换字符，如下所示：

>>> 'a;bcd,ef g'.replace(';',' ').replace(',',' ').split()
['a', 'bcd', 'ef', 'g']

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。

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']