这不仅可以处理重音，还可以处理“笔画”(如ø等):

import unicodedata as ud

def rmdiacritics(char):
    '''
    Return the base character of char, by "removing" any
    diacritics like accents or curls and strokes and the like.
    '''
    desc = ud.name(char)
    cutoff = desc.find(' WITH ')
    if cutoff != -1:
        desc = desc[:cutoff]
        try:
            char = ud.lookup(desc)
        except KeyError:
            pass  # removing "WITH ..." produced an invalid name
    return char

这是我能想到的最优雅的方式(亚历克西斯在本页的评论中提到过)，尽管我不认为它真的很优雅。 事实上，正如评论中指出的那样，这更像是一种黑客，因为Unicode名称实际上只是名称，它们不能保证一致或任何东西。

仍然有一些特殊的字母没有被处理，比如反转字母和倒装字母，因为它们的unicode名称不包含'WITH'。这取决于你想做什么。我有时需要重音剥离来实现字典排序顺序。

编辑注:

合并了来自注释的建议(处理查找错误，Python-3代码)。

这里已经有很多答案，但之前没有考虑过:使用sklearn

from sklearn.feature_extraction.text import strip_accents_ascii, strip_accents_unicode

accented_string = u'Málagueña®'

print(strip_accents_unicode(accented_string)) # output: Malaguena®
print(strip_accents_ascii(accented_string)) # output: Malaguena

如果您已经在使用sklearn处理文本，这一点特别有用。这些是由CountVectorizer等类内部调用的函数，用于规范化字符串:当使用strip_accent ='ascii'时，则调用strip_accents_ascii;当使用strip_accent ='unicode'时，则调用strip_accents_unicode。

更多的细节

最后，考虑文档字符串中的这些细节:

Signature: strip_accents_ascii(s)
Transform accentuated unicode symbols into ascii or nothing

Warning: this solution is only suited for languages that have a direct
transliteration to ASCII symbols.

and

Signature: strip_accents_unicode(s)
Transform accentuated unicode symbols into their simple counterpart

Warning: the python-level loop and join operations make this
implementation 20 times slower than the strip_accents_ascii basic
normalization.

这个怎么样:

import unicodedata
def strip_accents(s):
   return ''.join(c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
                  if unicodedata.category(c) != 'Mn')

这也适用于希腊字母:

>>> strip_accents(u"A \u00c0 \u0394 \u038E")
u'A A \u0394 \u03a5'
>>> 

字符类别“Mn”代表Nonspacing_Mark，它类似于MiniQuark回答中的unicodedata. combined(我没有想到unicodedata. combined，但它可能是更好的解决方案，因为它更显式)。

请记住，这些操作可能会极大地改变文本的含义。重音、变音等都不是“装饰”。

有些语言将变音符组合成语言字母，并将重音变音符组合成重音。

我认为更安全的做法是明确指定你想要剥离的变量:

def strip_accents(string, accents=('COMBINING ACUTE ACCENT', 'COMBINING GRAVE ACCENT', 'COMBINING TILDE')):
    accents = set(map(unicodedata.lookup, accents))
    chars = [c for c in unicodedata.normalize('NFD', string) if c not in accents]
    return unicodedata.normalize('NFC', ''.join(chars))

在我看来，所提出的解决办法不应该是公认的答案。原来的问题是要求去掉重音，所以正确的答案应该只去掉重音，而不是去掉重音加上其他未指明的变化。

简单地观察这段代码的结果，这是公认的答案。我把“Málaga”改成了“Málagueña”:

accented_string = u'Málagueña'
# accented_string is of type 'unicode'
import unidecode
unaccented_string = unidecode.unidecode(accented_string)
# unaccented_string contains 'Malaguena'and is of type 'str'

有一个额外的更改(ñ -> n)，这在OQ中没有请求。

一个简单的函数，以较低的形式完成所请求的任务:

def f_remove_accents(old):
    """
    Removes common accent characters, lower form.
    Uses: regex.
    """
    new = old.lower()
    new = re.sub(r'[àáâãäå]', 'a', new)
    new = re.sub(r'[èéêë]', 'e', new)
    new = re.sub(r'[ìíîï]', 'i', new)
    new = re.sub(r'[òóôõö]', 'o', new)
    new = re.sub(r'[ùúûü]', 'u', new)
    return new

unidcode是正确的答案。它将任何unicode字符串音译为最接近的ascii文本表示形式。

例子:

>>> from unidecode import unidecode
>>> unidecode('kožušček')
'kozuscek'
>>> unidecode('北亰')
'Bei Jing '
>>> unidecode('François')
'Francois'