本文实例讲述了Python smallseg分词用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
#encoding=utf-8 #import psyco #psyco.full() words = [x.rstrip() for x in open("main.dic",mode='r',encoding='utf-8') ] from smallseg import SEG seg = SEG() print('Load dict...') seg.set(words) print("Dict is OK.") def cuttest(text): wlist = seg.cut(text) wlist.reverse() tmp = " ".join(wlist) print(tmp) print("================================") if __name__=="__main__": cuttest("这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空,我爱北京,我爱Python和C++。") cuttest("我不喜欢日本和服。") cuttest("雷猴回归人间。") cuttest("工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作") cuttest("我需要廉租房") cuttest("永和服装饰品有限公司") cuttest("我爱北京天安门") cuttest("abc") cuttest("隐马尔可夫") cuttest("雷猴是个好网站") cuttest("“Microsoft”一词由“MICROcomputer(微型计算机)”和“SOFTware(软件)”两部分组成") cuttest("草泥马和欺实马是今年的流行词汇") cuttest("伊藤洋华堂总府店") cuttest("中国科学院计算技术研究所") cuttest("罗密欧与朱丽叶") cuttest("我购买了道具和服装")
smallseg分词,在python3.3上运行稍微有些问题。py代码xrange在3.*中已经改名字为range了。另外,3.*中也没有decode函数了。
修改了上面的两个地方,代码就可移植性了。效果还可以。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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