一，什么是jieba（结巴）库？

字如其名，结巴库主要用于中文分词，很形象的画面想必一下子就出现在了大家的面前，结巴在说话时一个词一个词从嘴里往外蹦的时候，已经成功地模拟了我们jieba函数的处理过程!！！

其次

1：Jieba库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。

2：Jieba库的分词原理：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。

3：jieba库提供三种分词模式，最简单只需要掌握一种————

注意：jieba.cuts(s) 返回的是一个可迭代的数据类型，jieba.cuts(s) 后使用 cut = [w for w in cut if w not in stopWords]，处理中文停用词问题时显示错误，是因为一般stopWord为list 列表[]类型，与cut迭代类型不兼容

，此时出现错误，我们应该了解到jieba.lcuts(s)函数恰恰返回一个列表类型，此时正常运行。那么就要引入我们一下会讲到的一点jieba库的具体使用

二，jieba库的使用规则

1：jieba分词的三种模式

精确模式：就是把一段文本精确地切分成若干个中文单词，若干个中文单词之间经过组合，就精确地还原为之前的文本。其中不存在冗余单词。

全模式：将一段文本中所有可能的词语都扫描出来，可能有一段文本它可以切分成不同的模式，或者有不同的角度来切分变成不同的词语，在全模式下，Jieba库会将各种不同的组合都挖掘出来。分词后的信息再组合起来会有冗余，不再是原来的文本。

搜索引擎模式：在精确模式基础上，对发现的那些长的词语，我们会对它再次切分，进而适合搜索引擎对短词语的索引和搜索。也有冗余。

2：jieba库的一般函数

三，jieba库具体使用和实例

1：简单的分词


import jieba 
cut = jieba.cut(text)  #text为你需要分词的字符串/句子
string = ' '.join(cut)  #将分开的词用空格连接
print(string)

2：统计三国演义中的词语出场数

import  jiebatxt = open("D:\\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continueelse:counts[word] = counts.get(word, 0) + 1    # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1items = list(counts.items())#将键值对转换成列表
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(15):word, count = items[i]print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

3：利用jiebe库的制作WordCloud

jieba分词，再对文本数据处理停用词，作为引用照片，制作词云

k# 基于TextRank算法进行关键词抽取
text=""
for item in data:text=text+item[0]# print(item[0])
cur.close()
con.close()cut =jieba.lcut(text)
cut = [w for w in cut if w not in stopWords]
string=' '.join(cut)img=Image.open(r'.\static\assets\img\tree.jpg')
img_array=np.array(img)
wc=WordCloud(background_color='white',mask=img_array,font_path="STXINGKA.TTF"
)
wc.generate_from_text(string)#绘制图片
fig =plt.figure(1)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')#是否显示坐标轴plt.show()