jieba库是python内置函数库,可以直接使用_jieba库pip安装出现红字

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jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。

精确模式：试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析

全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来，速度很快，但是存在冗余数据

搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行切分

一、jieba库的安装

因为 jieba 是一个第三方库，所有需要我们在本地进行安装。

Windows 下使用命令安装：在联网状态下，在命令行下输入 pip install jieba 进行安装，安装完成后会提示安装成功

在 pyCharm 中安装：打开 settings，搜索 Project Interpreter，在右边的窗口选择 + 号，点击后在搜索框搜索 jieba，点击安装即可

二、jieba三种模式的使用

# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba

seg_str = "好好学习，天天向上。"

print("/".join(jieba.lcut(seg_str)))    # 精简模式，返回一个列表类型的结果
print("/".join(jieba.lcut(seg_str, cut_all=True)))      # 全模式，使用 'cut_all=True' 指定 
print("/".join(jieba.lcut_for_search(seg_str)))     # 搜索引擎模式

分词效果：

三、jieba 分词简单应用

需求：使用 jieba 分词对一个文本进行分词，统计次数出现最多的词语，这里以三国演义为例

# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba

txt = open("三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read()
words = jieba.lcut(txt)     # 使用精确模式对文本进行分词
counts = {}     # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数

for word in words:
    if len(word) == 1:    # 单个词语不计算在内
        continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1    # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1

items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)    # 根据词语出现的次数进行从大到小排序

for i in range(3):
    word, count = items[i]
    print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

统计结果：

你可以随便找一个文本文档，也可以到 https://github.com/coderjas/python-quick 下载上面例子中的文档。

四、扩展：英文单词统计

上面的例子统计实现了中文文档中出现最多的词语，接着我们就来统计一下一个英文文档中出现次数最多的单词。原理同上

# -*- coding: utf-8 -*-

def get_text():
    txt = open("1.txt", "r", encoding='UTF-8').read()
    txt = txt.lower()
    for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~':
        txt = txt.replace(ch, " ")      # 将文本中特殊字符替换为空格
    return txt

file_txt = get_text()
words = file_txt.split()    # 对字符串进行分割，获得单词列表
counts = {}

for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 

items = list(counts.items())    
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)      

for i in range(5):
    word, count = items[i]
    print("{0:<5}->{1:>5}".format(word, count))

统计结果：