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。

你可以做一个漂亮的循环函数。

def replace_all(text, dic):
    for i, j in dic.iteritems():
        text = text.replace(i, j)
    return text

其中text是完整的字符串，dic是字典-每个定义都是一个字符串，将替换与术语匹配的字符串。

注意:在Python 3中，iteritems()已被items()取代

注意:Python字典没有迭代的可靠顺序。此解决方案仅在以下情况下解决您的问题:

替换的顺序无关紧要 替换者可以改变之前替换者的结果

更新:上述与插入顺序相关的语句不适用于大于或等于3.6的Python版本，因为标准字典已更改为使用插入顺序进行迭代。

例如:

d = { "cat": "dog", "dog": "pig"}
my_sentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(my_sentence, d)
print(my_sentence)

可能输出#1:

"This is my pig and this is my pig."

可能的输出#2

"This is my dog and this is my pig."

一个可能的解决方法是使用OrderedDict。

from collections import OrderedDict
def replace_all(text, dic):
    for i, j in dic.items():
        text = text.replace(i, j)
    return text
od = OrderedDict([("cat", "dog"), ("dog", "pig")])
my_sentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(my_sentence, od)
print(my_sentence)

输出:

"This is my pig and this is my pig."

注意事项#2:如果你的文本字符串太大或字典中有很多对，效率就会很低。

或者简单说一下:

for line in to_read:
    read_buffer = line              
    stripped_buffer1 = read_buffer.replace("term1", " ")
    stripped_buffer2 = stripped_buffer1.replace("term2", " ")
    write_to_file = to_write.write(stripped_buffer2)

为什么没有这样的解决方案呢?

s = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
for r in (("brown", "red"), ("lazy", "quick")):
    s = s.replace(*r)

#output will be:  The quick red fox jumps over the quick dog

从安德鲁的宝贵答案开始，我开发了一个脚本，从一个文件加载字典，并详细说明所有文件上打开的文件夹做替换。脚本从一个外部文件加载映射，您可以在该文件中设置分隔符。我是一个初学者，但我发现这个脚本在多个文件中做多个替换时非常有用。它在几秒钟内加载了一个包含1000多个条目的字典。这并不优雅，但对我来说很管用

import glob
import re

mapfile = input("Enter map file name with extension eg. codifica.txt: ")
sep = input("Enter map file column separator eg. |: ")
mask = input("Enter search mask with extension eg. 2010*txt for all files to be processed: ")
suff = input("Enter suffix with extension eg. _NEW.txt for newly generated files: ")

rep = {} # creation of empy dictionary

with open(mapfile) as temprep: # loading of definitions in the dictionary using input file, separator is prompted
    for line in temprep:
        (key, val) = line.strip('\n').split(sep)
        rep[key] = val

for filename in glob.iglob(mask): # recursion on all the files with the mask prompted

    with open (filename, "r") as textfile: # load each file in the variable text
        text = textfile.read()

        # start replacement
        #rep = dict((re.escape(k), v) for k, v in rep.items()) commented to enable the use in the mapping of re reserved characters
        pattern = re.compile("|".join(rep.keys()))
        text = pattern.sub(lambda m: rep[m.group(0)], text)

        #write of te output files with the prompted suffice
        target = open(filename[:-4]+"_NEW.txt", "w")
        target.write(text)
        target.close()

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.'