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一、第三方库

1. 第三方库介绍

• Python第三方库是指由Python社区开发者创建的、不属于Python标准库的模块和包。这些库极大地扩展了Python的功能，使其能够应对各种应用场景。

2. pip 工具的常用命令

pip是Python的包管理工具，用于安装和管理第三方库。

基本命令：

# 安装库（最新版本）
pip install 库名

# 安装指定版本
pip install 库名==版本号

# 下载安装包但不安装
pip download 库名

# 卸载库
pip uninstall 库名

# 查看已安装的库
pip list

# 查看特定库的信息
pip show 库名

# 获取pip使用帮助
pip -h

二、Pyinstaller 库

1. 介绍与安装

• PyInstaller是一个用于将Python程序打包成独立可执行文件的第三方库。它能够将Python脚本及其所有依赖项打包成一个单独的可执行文件，方便运行。

2. Pyinstaller 库的使用

# 基本打包命令（生成单个可执行文件）
pyinstaller 代码文件路径 + 代码文件名

# 打包后只产生一个dist文件夹，且文件夹中只有一个可执行文件
pyinstaller -F 代码文件路径 + 代码文件名

# 打包时添加图标（Windows）
pyinstaller -i 图片文件路径 + 图片文件名 -F 代码文件路径 + 代码文件名

三、jieba 库

1. 介绍与安装disanfk

jieba是一个优秀的中文分词第三方库，支持多种分词模式，广泛应用于中文文本处理、自然语言处理和信息检索等领域。

2. jieba 库的使用

2.1. 精确模式

• 精确模式试图将句子最精确地切开，适合文本分析。
• 示例

import jieba

text = "我爱自然语言处理技术"

# 精确模式（默认）
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("精确模式: ", list(seg_list))

2.2. 全模式

• 全模式把句子中所有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。
• 示例

import jieba

text = "我爱自然语言处理技术"

# 全模式
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
print("全模式: ", list(seg_list))

2.3. 搜索引擎模式

• 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。
• 示例

import jieba

text = "我爱自然语言处理技术"

# 搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
print("搜索引擎模式: " , list(seg_list))

2.4. 添加新词

• jieba分词虽然内置了丰富的词典，但随着社会发展会不断产生新词，为了满足需求，可以使用add_word()函数添加新词（仅在当前代码生效）
• 使用形式add_word(word, freq, tag)
• 参数说明：

1. word：要添加的新词
2. freq：词频，数值越大越容易被切分出来（默认值：None，自动计算）
3. tag：词性标注（默认值：None）

• 示例

import jieba

text = "云计算和边缘计算是重要技术"

# 默认分词结果
default_cut = jieba.lcut(text)
print("默认分词：", default_cut)

# 添加新词
jieba.add_word("云计算")
jieba.add_word("边缘计算")

# 添加后的分词结果
new_cut = jieba.lcut(text)
print("添加新词后：", new_cut)