我也在这个问题上苦苦挣扎。由于有很多替换，正则表达式比较吃力，大约比循环字符串慢四倍。替换(在我的实验条件)。

你绝对应该尝试使用Flashtext库(博客文章在这里，Github在这里)。在我的例子中，每个文档的速度快了两个数量级，从1.8秒到0.015秒(正则表达式需要7.7秒)。

在上面的链接中很容易找到使用示例，但这是一个工作示例:

    from flashtext import KeywordProcessor
    self.processor = KeywordProcessor(case_sensitive=False)
    for k, v in self.my_dict.items():
        self.processor.add_keyword(k, v)
    new_string = self.processor.replace_keywords(string)

注意，Flashtext在一次传递中进行替换(以避免a -> b和b -> c将'a'转换为'c')。Flashtext也会查找整个单词(所以'is'不会匹配'this')。如果你的目标是几个单词(将“This is”替换为“Hello”)，这种方法也很有效。

在我的情况下，我需要一个简单的唯一键替换名称，所以我想到了这个:

a = 'This is a test string.'
b = {'i': 'I', 's': 'S'}
for x,y in b.items():
    a = a.replace(x, y)
>>> a
'ThIS IS a teSt StrIng.'

下面是另一种使用字典的方法:

listA="The cat jumped over the house".split()
modify = {word:word for number,word in enumerate(listA)}
modify["cat"],modify["jumped"]="dog","walked"
print " ".join(modify[x] for x in listA)

我在学校作业中也做过类似的练习。这就是我的解

dictionary = {1: ['hate', 'love'],
              2: ['salad', 'burger'],
              3: ['vegetables', 'pizza']}

def normalize(text):
    for i in dictionary:
        text = text.replace(dictionary[i][0], dictionary[i][1])
    return text

自己查看测试字符串上的结果

string_to_change = 'I hate salad and vegetables'
print(normalize(string_to_change))

你真的不应该这样做，但我觉得这太酷了:

>>> replacements = {'cond1':'text1', 'cond2':'text2'}
>>> cmd = 'answer = s'
>>> for k,v in replacements.iteritems():
>>>     cmd += ".replace(%s, %s)" %(k,v)
>>> exec(cmd)

现在，答案是所有替换的结果

再说一次，这是非常俗气的，不是你应该经常使用的东西。但我很高兴知道如果你需要的话，你可以这样做。

下面是一个支持基本正则表达式替换的版本。主要的限制是表达式不能包含子组，并且可能存在一些边缘情况:

基于@bgusach和其他的代码

import re

class StringReplacer:

    def __init__(self, replacements, ignore_case=False):
        patterns = sorted(replacements, key=len, reverse=True)
        self.replacements = [replacements[k] for k in patterns]
        re_mode = re.IGNORECASE if ignore_case else 0
        self.pattern = re.compile('|'.join(("({})".format(p) for p in patterns)), re_mode)
        def tr(matcher):
            index = next((index for index,value in enumerate(matcher.groups()) if value), None)
            return self.replacements[index]
        self.tr = tr

    def __call__(self, string):
        return self.pattern.sub(self.tr, string)

测试

table = {
    "aaa"    : "[This is three a]",
    "b+"     : "[This is one or more b]",
    r"<\w+>" : "[This is a tag]"
}

replacer = StringReplacer(table, True)

sample1 = "whatever bb, aaa, <star> BBB <end>"

print(replacer(sample1))

# output: 
# whatever [This is one or more b], [This is three a], [This is a tag] [This is one or more b] [This is a tag]

诀窍是通过位置来识别匹配的组。它不是超级高效(O(n))，但它是有效的。

index = next((index for index,value in enumerate(matcher.groups()) if value), None)

替换是一次完成的。