首先，最基础的方法是使用Python内置函数`replace()`进行操作。例如，如果你有一个名为`sentence`的字符串变量，并想要删除其中所有的"abc"子串，则可以简单地执行如下代码：
python
sentence = "this is an abc example with multiple abc"
cleaned_sentence = sentence.replace("abc", "")
此法直观易懂并且适用于大多数情况，但它可能不是最具效率的选择，尤其是当目标子串频繁出现或者字符串非常大时，因为每次调用 `replace()` 都会对整个字符串遍历一次。
对于更复杂的情况或是对性能有较高要求的任务，我们可以利用正则表达式库re提供的`sub()`功能实现替换逻辑。以下是一个相应的例子：
python
import re
sentence = "this is another abc pattern in the string and more abc."
cleaned_sentence = re.sub('abc', '', sentence)
这种方法的强大之处在于它可以匹配模式而非精确字面值，并能一次性完成多次查找与替换过程。
另外一种针对大型文件或流式输入的有效方案则是采用迭代扫描的方式逐个字符检查并构建新的无“杂质”字符串。下面展示了一个简单的自定义函数示例：
python
def remove_substring(input_string, target):
result = ''
i = 0
while True:
try:
j = input_string.index(target, i) # 查找下一个待删位置
except ValueError:
break
if i < j: # 添加未包含目标子串部分至结果
result += input_string[i:j]
i = j + len(target) # 移动指针跳过已找到的目标
return result + input_string[i:] # 加入剩余部分
# 使用方式：
target_to_remove = 'abc'
input_text = ...
processed_text = remove_substring(input_text, target_to_remove)
这种方式虽然编码相对繁琐一些，但在某些情况下其内存占用更低且更适合大规模数据处理场景。
进一步优化上述算法可以通过KMP (Knuth-Morris-Pratt) 或 BM (Boyer-Moore) 算法等高效的搜索机制提高寻找子串的速度。这些算法预先计算好辅助表以减少不必要的回溯步骤，从而极大提升整体运行速度。
总结来说，选择哪种技术取决于具体需求：如果是小规模的一次性清除工作或者是不需要考虑资源消耗的情况下，直接运用内建方法即可；而在面对大数据集以及复杂的重复元素问题时，或许应该倾向于更为高级的数据结构及算法解决方案如正则表达式或专门设计的序列搜索算法。无论何种手段，请始终关注于你的实际业务背景和技术环境，做出最合适的技术选型决策。
