大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
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
代码语言：javascript复制# -*- 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
代码语言：javascript复制# -*- 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：
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