python英文分词方向第三方库(python进行英文分词)

Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

Python常用库大全，看看有没有你需要的。

环境管理

管理 Python 版本和环境的工具

p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。

pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。

Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。

virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。

virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。

包管理

管理包和依赖的工具。

pip – Python 包和依赖关系管理工具。

pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。

conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。

Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。

wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。

包仓库

本地 PyPI 仓库服务和代理。

warehouse – 下一代 PyPI。

Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。

devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。

localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。

分发

打包为可执行文件以便分发。

PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。

dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。

Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。

py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。

py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。

pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。

构建工具

将源码编译成软件。

buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。

BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。

fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。

PlatformIO – 多平台命令行构建工具。

PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。

SCons – 软件构建工具。

交互式解析器

交互式 Python 解析器。

IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。

bpython- 界面丰富的 Python 解析器。

ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。

文件

文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。

imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。

mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。

path.py – 对 os.path 进行封装的模块。

pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。

python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。

Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录

watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具

日期和时间

操作日期和时间的类库。

arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。

Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。

dateutil – Python datetime 模块的扩展。

delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。

moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。

PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。

pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。

when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。

文本处理

用于解析和操作文本的库。

通用

chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。

difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。

ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。

fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。

Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。

pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。

pyfiglet -figlet 的 Python实现。

shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。

unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。

uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。

xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

python数据分析方向的第三方库是什么

Python除了有200个标准库以外，还有10万个第三方扩展库，囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个：

Numpy

Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。

Pandas

Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，所以Pandas也是学习的重点。

Matplotlib

Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。

Scikit-learn

Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理，对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

python机器学习方向的第三方库是什么

Python开发工程师必知的十大机器学习库：

一、Scikit-Learn

在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

二、Statsmodels

Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

三、PyMC

PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

四、Gensim

Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

五、Orange

Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。

六、PyMVPA

PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

八、PyLearn

PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

九、Hebel

Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!

十、Neurolab

Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

Python常用的标准库以及第三方库有哪些？

推荐5个常用的Python标准库：

1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库

os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。

2、sys：通常用于命令行参数的库

sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。

3、random：用于生成随机数的库

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

4、math：提供了数学常数和数学函数

标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。

5、datetime：日期和时间的操作库

日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式

jieba支持python3.9吗

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。