python对文本进行分词 29岁想学python，有哪些建议？

29岁想学python，有哪些建议？

学习Python与年龄无关。去年，我33岁的时候在openstack上学习Python。在我的职业生涯中，我学过几种语言，包括C、C、PHP和python。

就学习内容而言，我认为学习一门语言主要包括两个方面：

1）语言本身的语法，其实内容很少

2）与语言相关的系统库和第三方库，内容多，难度大

另外，我的经验是如何学好一门语言的实践，实践包括两个方面：

1）阅读更多的代码，你可以看到更好的开源项目，如openstack或Django等。

2）编写更多的代码。如果你的工作中有项目，如果没有，你可以写一些小项目。例如，开发一个python版本的redis。

如何用python进行中文分词？

口吃分词可以看作是最好的和最流行的Python中文分词数据库。

项目地址：https://github.com/fxsjy/jieba网站

你可以找到各种相关的教程

功能

如果是基本的，我想找一个在线网站学习如何开始是可以的。如果你想系统地学习，我建议从不同的方向学习会更有效率。例如下面三个，分别为安全域、数据分析、网络爬虫等。如果是游戏指导或机器学习，找另一个。。

从哪本书开始学习Python比较好？

我觉得nltk完全可以用来对付中文。重点研究了汉语分词和文本表达的形式。

中文和英文的主要区别是中文需要分词。由于nltk的处理粒度一般都是单词，所以我们必须先对文本进行切分，然后使用nltk进行处理（我们不需要使用nltk进行分词，直接使用分词包即可）。认真推荐口吃分词，非常好用）。

中文分词后，文本是一个长的单词数组：[word1，word2，Word3 wordn]，然后您可以使用nltk中的各种方法来处理文本。例如，使用freqdist计算文本的词频，使用bigrams将文本更改为两个短语的形式：[（word1，word2），（word2，Word3），（Word3，word4）（wordn-1，wordn）]

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