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創建虛擬環境 conda create -n your_env_name python=3.6.2 pip numpy matplotlib pandas sortedcontainers
conda克隆虛擬環境 conda create -n your_env_name --clone old_env_list
激活這個虛擬環境 source activate your_env_name

路徑書寫格式
windows系統中，’\’與’/’均可以在書寫路徑中使用，但在字符串里面\被作為轉義字符使用
網頁網址和linux、unix系統下一般都用’/‘

python在描述路徑時有兩種方式：

‘d:\a.txt’，轉義的方式 r’d:\a.txt’，聲明字符串不需要轉義

問題1：其實python中文件的絕對路徑可以直接復制window的路徑，
如：

C:\Users\Administrator\Desktop\python\source.txt 這個路徑是沒有問題的

但是，其實你的絕對路徑正確，但是執行報錯，那么就是你文件名的問題，如：

C:\Users\Administrator\Desktop\python\t1.txt 這個路徑絕對會報錯，因為 \t被轉義了。

python就會解析為C:\Users\Administrator\Desktop\python 1.txt 這個時候肯定會報錯的

若果你改成下面的寫法就不會報錯啦（推薦使用此寫法“/”，可以避免很多異常）

C:/Users/Administrator/Desktop/python/t1.txt

python中路徑查找匯總

os.getcwd()查看當前工作路徑 os.path.exists（）判斷文件是否存在 os.rmdir()刪除文件或空文件夾 os.listdir()列出文件名sys.path 查詢程序運行時搜索的路徑

一、創建分詞字典
1、準備詞典
創建一個dict.txt，然后寫入你的分詞,一個詞占一行；每一行分三部分：詞語、詞頻（可省略）、詞性（可省略），用空格隔開，順序不可顛倒。file_name 若為路徑或二進制方式打開的文件，則文件必須為 UTF-8 編碼。

不處理 nr 不還款 中國銀行 根本打不開

2、編寫python代碼
在分詞前通過jieba.load_userdict(file_name)來加載分詞字典：

#-*- coding:utf-8 -*- import jiebajieba.load_userdict("./dict.txt") word_list = jieba.cut("我今天不處理逾期信用貸款，因為你們中國銀行的APP根本打不開") print("|".join(word_list))

3、分詞對比
第一張，未添加字典

pytho結巴分詞

第二張：添加了字典

python使用結巴分詞(jieba)創建自己的詞典/詞庫

可以看出，我們更加明確了用戶的意圖，不處理我們識別為處理，這樣的事情在識別意圖的時候還是比較坑的！

二、使用add_word和suggest_freq
使用add_word(word, freq=None, tag=None)和del_word(word)可在程序中動態修改詞典。
使用suggest_freq(segment, tune=True)可調節單個詞語的詞頻，使其能（或不能）被分出來。
實現代碼：

#-*- coding:utf-8 -*- import jiebajieba.suggest_freq('不處理',True) jieba.add_word('不處理',tag='d') jieba.add_word('中國銀行APP',tag='d') word_list = jieba.cut("我今天不處理逾期信用貸款，因為你們中國銀行APP根本打不開") print("|".join(word_list))

實現的結果和上面的相同，所以不做過多的對比描述

注意：
add_word只是一次性的添加分詞字典，不是直接將內容添加到結巴庫中了；同時此方法的代碼可能比較多，所以感覺沒有方法一好

更多可以看一下：python結巴(jieba)分詞

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python杂谈的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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