1. import的三種用法

方法一：

import <庫名>
<庫名>.<函式名>(<函式引數>)

或

import <庫名1>,<庫名2>

適合簡單庫名情況

方法二：

from <庫名> import <函式名>

或

from <庫名> import *
<函式名>(<函式引數>)

混合名稱空間，適合極少庫使用情況

方法三：

import <庫名> as <庫別名>
<
 
庫別名>.<函式名>(<函式引數>)

適合複雜庫名情況

2. jieba中文分詞庫

2.1 jieba庫概述

jieba是優秀的中文分詞第三方庫

• 對中文文字進行分詞操作，產生包含產生詞語的列表
• jieba是第三方庫，需要額外安裝

2.2 jieba庫使用

3. 計算生態程式設計

3.1 利用Python龐大的計算生態提高程式設計產量

• 除了Python語法外，要熟練掌握一批Python庫的使用
• 對於某些”通用問題“，學會去尋找Python庫
• http://pypi.org

3.2 圍繞Python計算生態完成程式設計功能

• 結合Python計算生態中較重要的框架，完成程式設計任務
• 例如：結合PyTorch開展深度學習應用
• 例如：結合Scrapy框架編寫爬蟲應用

3.3 構建Python庫，豐富Python計算生態

• 對於新的理解和認識，構架Python計算生態
• 底層可以利用C/C++等語言實現，給予Python介面

例項3：中文分詞統計

程式需求

統計中文詞語出現次數

• 以三國演義為例，統計出現的中文詞語數量
• 按照一定標準輸出，如出現次數等
• 需要解決中文分詞問題，如：這是一門好課 -> 這是 一門 好課
• 輸入：threekingdoms.txt
• 輸出：出現超過50次的詞語，不包括換行

# WordsCount.py
import jieba
f = open("threekingdoms.txt","r",encoding = "utf-8")
txt = f.read() # 把檔案內容以文字形式讀入
f.close()
ls = jieba.lcut(txt) # 中文分詞產生結果儲存為列表型別
d = {}         # 建立一個空字典-鍵值對的集合
# 建立每個單詞與出現次數的鍵值對     
for w in ls:    
    d[w] = d.get(w,0) + 1
# 遍歷結果，設定條件，列印輸出
for k in d:   # k為字典d中每一個鍵 
    if d[k] >= 50 and k != "\n":
        print('"{}"出現{}次'.format(k,d[k]))