我在这里进行了一次时间测试，每种方法循环使用了100000次。结果令我惊讶。（结果被编辑以响应评论中的有效批评后，仍然令我感到惊讶。）
这是脚本：
import timeitbad_chars = '(){}<>'setup = """import reimport strings = 'Barack (of Washington)'bad_chars = '(){}<>'rgx = re.compile('[%s]' % bad_chars)"""timer = timeit.Timer('o = "".join(c for c in s if c not in bad_chars)', setup=setup)print "List comprehension: ", timer.timeit(100000)timer = timeit.Timer("o= rgx.sub('', s)", setup=setup)print "Regular expression: ", timer.timeit(100000)timer = timeit.Timer('for c in bad_chars: s = s.replace(c, "")', setup=setup)print "Replace in loop: ", timer.timeit(100000)timer = timeit.Timer('s.translate(string.maketrans("", "", ), bad_chars)', setup=setup)print "string.translate: ", timer.timeit(100000)结果如下：
List comprehension: 0.631745100021Regular expression: 0.155561923981Replace in loop: 0.235936164856string.translate: 0.0965719223022
其他运行的结果遵循类似的模式。但是，如果速度不是主要问题，我仍然认为
string.translate它不是最易读的内容。其他三个更为明显，尽管程度有所不同。
