nlp常用python開發工具,python常用的集成開發工具

本文目錄一覽：

• 1、我用了100行Python代碼，實現了與女神尬聊微信（附代碼）
• 2、python的基礎是什麼？
• 3、做nlp的python包有哪些
• 4、python怎麼學
• 5、python中的nltk是什麼

我用了100行Python代碼，實現了與女神尬聊微信（附代碼）

朋友圈很多人都想學python，有一個很重要的原因是它非常適合入門。對於 人工智能算法 的開發，python有其他編程語言所沒有的獨特優勢， 代碼量少 ，開發者只需把精力集中在算法研究上面。

本文介紹一個用python開發的，自動與美女尬聊的小軟件。以下都是滿滿的乾貨，是我工作之餘時寫的，經過不斷優化，現在分享給大家。那現在就讓我們抓緊時間開始吧！

準備：

編程工具IDE：pycharm

python版本： 3.6.0

首先新建一個py文件，命名為：ai_chat.py

PS： 以下五步的代碼直接複製到單個py文件裡面就可以直接運行。為了讓讀者方便寫代碼，我把代碼都貼出來了，但是排版存在問題，我又把在pycharm的代碼排版給截圖出來。

第一步： 引入關鍵包

簡單介紹一下上面幾個包的作用： pickle 包 是用來對數據序列化存文件、反序列化讀取文件，是人類不可讀的，但是計算機去讀取時速度超快。（就是用記事本打開是亂碼）。 而 json包 是一種文本序列化，是人類可讀的，方便你對其進行修改（記事本打開，可以看到裡面所有內容，而且都認識。） gensim 包 是自然語言處理的其中一個python包，簡單容易使用，是入門NLP算法必用的一個python包。 jieba包 是用來分詞，對於算法大咖來說效果一般般，但是它的速度非常快，適合入門使用。

以上這些包，不是關鍵，學習的時候，可以先跳過。等理解整個程序流程後，可以一個一個包有針對性地去看文檔。

第二步：靜態配置

這裡path指的是對話語料（訓練數據）存放的位置，model_path是模型存儲的路徑。

這裡是個人編程的習慣，我習慣把一些配置，例如：文件路徑、模型存放路徑、模型參數統一放在一個類中。當然，實際項目開發的時候，是用config 文件存放，不會直接寫在代碼里，這裡為了演示方便，就寫在一起，也方便運行。

第三步： 編寫一個類，實現導數據、模型訓練、對話預測一體化

首次運行的時候，會從靜態配置中讀取訓練數據的路徑，讀取數據，進行訓練，並把訓練好的模型存儲到指定的模型路徑。後續運行，是直接導入模型，就不用再次訓練了。

對於model類，我們一個一個來介紹。

initialize() 函數和 __init__() 函數 是對象初始化和實例化，其中包括基本參數的賦值、模型的導入、模型的訓練、模型的保存、最後返回用戶一個對象。

__train_model() 函數，對問題進行分詞，使用 gesim 實現詞袋模型，統計每個特徵的 tf-idf , 建立稀疏矩陣，進而建立索引。

__save_model() 函數 和 __load_model() 函數 是成對出現的，很多項目都會有這兩個函數，用於保存模型和導入模型。不同的是，本項目用的是文件存儲的方式，實際上線用的是數據庫

get_answer() 函數使用訓練好的模型，對問題進行分析，最終把預測的回答內容反饋給用戶。

第四步：寫三個工具類型的函數，作為讀寫文件。

其中，獲取對話材料，可以自主修改對話內容，作為機器的訓練的數據。我這裡只是給了幾個簡單的對話語料，實際上線的項目，需要大量的語料來訓練，這樣對話內容才飽滿。

這三個工具函數，相對比較簡單一些。其中 get_data() 函數，裡面的數據是我自己編的，大家可以根據自己的習慣，添加自己的對話數據，這樣最終訓練的模型，對話方式會更貼近自己的說話方式。

第五步： 調用模型，進行對話預測

主函數main()， 就是你整個程序運行的起點，它控制着所有步驟。

運行結果：

程序後台運行結果：

如果有疑問想獲取源碼（ 其實代碼都在上面 ），可以後台私信我，回復：python智能對話。 我把源碼發你。最後，感謝大家的閱讀，祝大家工作生活愉快！

python的基礎是什麼？

跟大家分享一份系統的python學習路線圖！

第一階段Python基礎與Linux數據庫。

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變量、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標準庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。

這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 數據庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智能。

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與算法進階和人工智能技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智能項目等階段項目。

第四階段高級進階。

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面分享的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。

做nlp的python包有哪些

pattern.en 是一個基於Python的自然語言處理工具包，en代表English（沒錯，還有西班牙語es、德語de、法語fr、意大利語it、荷蘭語nl），它可以做的事包括：

詞性標註（part-of-speech tagger）、情感分析（sentiment analysis）、動詞處理（verb conjugation，不知道怎麼翻譯啦）、名詞的單複數處理（noun singularization pluralization）以及一個WordNet的接口。

python怎麼學

學習python主要有自學和報班學習兩種方式。

具體學的順序如下：

①Python軟件開發基礎

掌握計算機的構成和工作原理

會使用Linux常用工具

熟練使用Docker的基本命令

建立Python開發環境，並使用print輸出

使用Python完成字符串的各種操作

使用Python re模塊進行程序設計

使用Python創建文件、訪問、刪除文件

掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟件開發進階

能夠使用Python面向對象方法開發軟件

能夠自己建立數據庫，表，並進行基本數據庫操作

掌握非關係數據庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟件開發，能夠實現ftp、http服務器，開發郵件軟件

能開發多進程、多線程軟件

③Python全棧式WEB工程師

能夠獨立完成後端軟件開發，深入理解Python開發後端的精髓

能夠獨立完成前端軟件開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件

能夠熟練使用Python庫進行數據分析

招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

掌握使用Python開源人工智能框架進行人工智能軟件開發、語音識別、人臉識別

掌握基本設計模式、常用算法

掌握軟件工程、項目管理、項目文檔、軟件測試調優的基本方法

Python目前是比較火，學習之後可以從事軟件開發、數據挖掘等工作，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

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python中的nltk是什麼

nltk（natural language toolkit)是python的自然語言處理工具包。自然語言是指人們日常交流使用的語言，如英語，印地語，葡萄牙語等。“自然語言處理”（Natural Language Processing 簡稱NLP）包含所有用計算機對自然語言進行的操作，從最簡單的通過計數詞出現的頻率來比較不同的寫作風格，到最複雜的完全“理解”人所說的話，至少要能達到對人的話語作出有效反應的程度。