问题
一些无聊的幼稚黑客在你的网站页面表单中输入文本 ”pýtĥöñ” ，然后你想将这些字符清理掉。
解决方案
文本清理问题会涉及到包括文本解析与数据处理等一系列问题。 在非常简单的情形下，你可能会选择使用字符串函数(比如 str.upper() 和 str.lower() )将文本转为标准格式。 使用 str.replace() 或者 re.sub() 的简单替换操作能删除或者改变指定的字符序列。 你同样还可以使用 2.9 小节的 unicodedata.normalize() 函数将 unicode 文本标准化。
然后，有时候你可能还想在清理操作上更进一步。比如，你可能想消除整个区间上的字符或者去除变音符。 为了这样做，你可以使用经常会被忽视的 str.translate() 方法。 为了演示，假设你现在有下面这个凌乱的字符串：
In [1]:
s = 'pýtĥöñ\fis\tawesome\r\n'
s
Out[1]:
第一步是清理空白字符。为了这样做，先创建一个小的转换表格然后使用 translate() 方法：
In [2]:
remap = {
ord("\t") : " ",
ord("\f") : " ",
ord("\r") : None #Deleted
}
a = s.translate(remap)
a
Out[2]:
正如你看的那样，空白字符 \t 和 \f 已经被重新映射到一个空格。回车字符 r 直接被删除。
你可以以这个表格为基础进一步构建更大的表格。比如，让我们删除所有的和音符：
In [3]:
import unicodedata
import sys
cmb_chrs = dict.fromkeys(c for c in range(sys.maxunicode)
if unicodedata.combining(chr(c)))
In [4]:
b = unicodedata.normalize("NFD", a)
b
Out[4]:
In [5]:
b.translate(cmb_chrs)
Out[5]:
上面例子中，通过使用 dict.fromkeys() 方法构造一个字典，每个 Unicode 和音符作为键，其于的值全部为 None 。
然后使用 unicodedata.normalize() 将原始输入标准化为分解形式字符。 然后再调用 translate 函数删除所有重音符。 同样的技术也可以被用来删除其他类型的字符(比如控制字符等)。
作为另一个例子，这里构造一个将所有 Unicode 数字字符映射到对应的 ASCII 字符上的表格：
In [7]:
digitmap = {c: ord("0") + unicodedata.digit(chr(c))
for c in range(sys.maxunicode)
if unicodedata.category(chr(c)) == "Nd"}
In [8]:
len(digitmap)
Out[8]:
In [9]:
# Arabic digits
x = "\u0661\u0662\u0663"
x.translate(digitmap)
Out[9]:
另一种清理文本的技术涉及到 I/O 解码与编码函数。这里的思路是先对文本做一些初步的清理， 然后再结合 encode() 或者 decode() 操作来清除或修改它。比如：
In [10]:
a
Out[10]:
In [12]:
b = unicodedata.normalize("NFD", a)
b.encode("ascii", "ignore").decode("ascii")
Out[12]:
这里的标准化操作将原来的文本分解为单独的和音符。接下来的 ASCII 编码/解码只是简单的一下子丢弃掉那些字符。 当然，这种方法仅仅只在最后的目标就是获取到文本对应 ACSII 表示的时候生效。
讨论
文本字符清理一个最主要的问题应该是运行的性能。一般来讲，代码越简单运行越快。 对于简单的替换操作， str.replace() 方法通常是最快的，甚至在你需要多次调用的时候。 比如，为了清理空白字符，你可以这样做：
In [13]:
def clean_spaces(s):
s = s.replace("\r", "")
s = s.replace("\t", " ")
s = s.replace("\f", " ")
return s
如果你去测试的话，你就会发现这种方式会比使用 translate() 或者正则表达式要快很多。
另一方面，如果你需要执行任何复杂字符对字符的重新映射或者删除操作的话， tanslate() 方法会非常的快。
从大的方面来讲，对于你的应用程序来说性能是你不得不去自己研究的东西。 不幸的是，我们不可能给你建议一个特定的技术，使它能够适应所有的情况。 因此实际情况中需要你自己去尝试不同的方法并评估它。
尽管这一节集中讨论的是文本，但是类似的技术也可以适用于字节，包括简单的替换，转换和正则表达式。