源码如下: import jieba import io import re #jieba.load_userdict("E:/xinxi2.txt") patton=re.compile(r'..') #添加字典 def add_dict(): f=open("E:/xinxi2.txt","r+",encoding="utf-8") #百度爬取的字典 for line in f: jieba.suggest_freq(li

jieba(结巴)是一个强大的分词库,完美支持中文分词,本文对其基本用法做一个简要总结. 安装jieba pip install jieba 简单用法 结巴分词分为三种模式:精确模式(默认).全模式和搜索引擎模式,下面对这三种模式分别举例介绍: 精确模式 import jieba s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和闲逛.' cut = jieba.cut(s) print '[Output]' print cut print ','.join(cut) [Output] <gen

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词,关键词提取 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba import jieba.posseg as jbpos import jieba.analyse as jbal ''' 词性说明: a:形容词 d:副词 i:成语 m:数词 n:名词 nr:人名 ns:地名 nt:机构团体 nz:其他专有名词 t:时间 v:动词 x:标点符号 f:方位词 un

源码地址:https://github.com/fxsjy/jieba 演示地址:http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ 特点 1,支持三种分词模式: a,精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:     b,全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义:     c,搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 2,支持繁体分词 3,支持自定义词典 安装 1,Python 2.x 下的安

https://www.cnblogs.com/jiayongji/p/7119065.html 安装 pip install jieba 简单用法 结巴分词分为三种模式:精确模式(默认).全模式和搜索引擎模式,下面对这三种模式分别举例介绍: 精确模式 import jieba s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和闲逛.' cut = jieba.cut(s) print '[Output]' print cut print ','.join(cut) [Output] <gene

python合并多个txt文件 #合并一个文件夹下的多个txt文件 #coding=utf-8 import os #获取目标文件夹的路径 filedir = os.getcwd()+'\\数据' #获取当前文件夹中的文件名称列表 filenames=os.listdir(filedir) #打开当前目录下的result.txt文件,如果没有则创建 f=open('result.txt','w') i=0 #先遍历文件名 for filename in filenames: i+=1 print

第一步:先安装jieba库 输入命令:pip install jieba jieba库常用函数: jieba库分词的三种模式: 1.精准模式:把文本精准地分开,不存在冗余 2.全模式:把文中所有可能的词语都扫描出来,存在冗余 3.搜索引擎模式:在精准模式的基础上,再次对长词进行切分 精准模式: >>> import jieba >>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家") Building prefix dict from the def

# coding: utf-8 # ###jieba特性介绍 # 支持三种分词模式: # 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: # 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: # 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. # 支持繁体分词. # 支持自定义词典. # MIT 授权协议. # ###分词速度 # 1.5 MB / Second in Full Mode # 400 KB / Second

转载请注明出处  “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体,繁体分词,还支持自定义词库. jieba的分词,提取关键词,自定义词语. 结巴分词的原理 原文链接:http://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/78722754 1.jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参数用来控制是否采用全模式:HMM

1.jieba 库安装 方法1:全自动安装(容易失败):easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 方法2:半自动安装(推荐):先下载 https://github.com/fxsjy/jieba ——>解压文件——>运行CMD——>定位到解压文件的路径(注意:路径前有个磁盘字符cd/d)——>输入 python setup.py install 回车安装(如果回车后,出现错误:“python不是内部或者

import jieba jieba.add_word("福军") jieba.add_word("少安") excludes={"一个","他们","自己","现在","已经","什么","这个","没有","这样","知道","两个"} txt

1.jieba库基本介绍 (1).jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语         - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率         - 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 - 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jie

中文分词一般使用jieba分词 1.安装 pip install jieba 2.大致了解jieba分词 包括jieba分词的3种模式 全模式 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True, HMM=False) print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 精准模式 import jieba seg_list = jie

#!/usr/bin/python # coding:utf-8 # 绘制一个<三体>全集词云 # pip install jieba # pip install matplotlib # pip install scipy # pip install wordcloud import sys from collections import Counter import jieba.posseg as psg import matplotlib.pyplot as plt from scipy

# -*- coding: utf-8 -*- import os,sys,time fname=r"D:\01-学习资料\python" def GetNowTime():#获取当前时间并以年月日时间方式显示 return time.strftime("%m%d%H%M%S",time.localtime(time.time())) #time=unicode(GetNowTime(),"utf8") time=GetNowTime() fna

python出报表使用到了数据库访问,文件读写,字符串切片处理.还可以扩展到电子邮件的发送,异常处理以及定时批任务. 总之在学习中发现还是有蛮多乐趣在其中. #coding=utf-8 ' import cx_Oracle import os import time isExt=os.path.exists('V:/report/%s'%time.strftime('%Y%m%d',time.localtime())) if not isExt: os.mkdir('V:/report/%s'%

1 导出Python环境安装包[root@bogon ~]# pip freeze > packages.txt这将会创建一个 packages.txt文件,其中包含了当前环境中所有包及各自的版本的简单列表(即pip list 所列出的包列表)安装导入Python环境包[root@bogon ~]# pip install -r packages.txt

    以后整理规范 import os import codecs filenames=os.listdir(os.getcwd()) out=file("name.txt","w") for filename in filenames: out.write(filename.decode("gb2312").encode("utf-8")) out.close() 将执行文件的当前目录及文件名写入到name.txt文件中,

python项目 requirements.txt 文件,记录所有依赖包及其精确的版本号.用于新环境部署. 在虚拟环境中pip生成命令(正常环境类似): (venv) $ pip freeze >requirements.txt 安装或升级包后,最好更新这个文件. requirements文件的内容示例如下: amqp==1.4.9anyjson==0.3.3asn1crypto==0.24.0Babel==2.6.0bcrypt==3.1.4billiard==3.3.0.23celery==

# coding=utf-8 import codecs # list = [[1,2],[3,4]] list = ['{"PN":"34VT123","DUID":"XXXX","location":{"coordinates":[-100.35256443,33.4586858]},"SPD":125,"DT":"2017-06-0

打开文件 使用Python内置的方法 open()可以打开文件 file object = open(file_name [, access_mode][, buffering]) file_name:file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值 access_mode:access_mode决定了打开文件的模式:只读,写入,追加等.所有可取值见如下的完全列表.这个参数是非强制的,默认文件访问模式为只读(r) buffering:如果buffering的值被设为0,就不会有寄存