Python Getting Key: 快速獲取輸入的關鍵詞

在多數情況下，我們需要使用輸入框來獲取用戶輸入。然而，用戶輸入的文本通常包含很多無關的內容，而且長度也不固定。當我們需要對用戶輸入的文本進行分析、處理或搜索時，如果不對文本進行處理，效率會很低。因此，我們需要一種方法快速獲取用戶輸入中的關鍵詞。

一、使用 re 模塊進行正則匹配

在 Python 中，re 模塊可以用來進行正則表達式匹配。我們可以使用正則表達式來匹配用戶輸入中的關鍵詞。

import re

text = input('請輸入文本：')
keywords = re.findall(r'\b\w+\b', text)
print('關鍵詞為：', keywords)

上面的代碼中，我們使用 re.findall() 方法來找到文本中的所有單詞，並過濾掉非單詞字元。這樣，我們就得到了用戶輸入的關鍵詞。

二、使用 jieba 模塊進行中文分詞

如果用戶輸入的文本是中文，可以使用 jieba 模塊對文本進行分詞。

import jieba

text = input('請輸入文本：')
keywords = jieba.cut(text)
print('關鍵詞為：', keywords)

上面的代碼中，我們使用 jieba.cut() 方法來對中文文本進行分詞，得到的結果是一個生成器對象，裡面包含了所有的分詞結果。

三、使用 NLTK 模塊進行自然語言處理

NLTK 是 Python 中常用的自然語言處理工具包。它提供了常見的文本分析工具，例如詞頻統計、詞性標註和文本分類等。

import nltk

text = input('請輸入文本：')
tokens = nltk.word_tokenize(text)
keywords = [word for word, pos in nltk.pos_tag(tokens) if pos.startswith('N')]
print('關鍵詞為：', keywords)

上面的代碼中，我們使用 nltk.word_tokenize() 方法對文本進行分詞，然後使用 nltk.pos_tag() 方法對分詞結果進行詞性標註，最後選取名詞作為關鍵詞。

四、使用 tkinter 進行圖形界面開發

雖然命令行界面可以滿足大部分需求，但在某些情況下，我們需要使用圖形界面來進行用戶交互。

import tkinter as tk
import re

def search():
    text = entry.get()
    keywords = re.findall(r'\b\w+\b', text)
    result.set(keywords)

window = tk.Tk()
window.title('關鍵詞提取')
window.geometry('400x300')

label = tk.Label(window, text='請輸入文本：')
label.pack()

entry = tk.Entry(window, width=50)
entry.pack()

button = tk.Button(window, text='查找', command=search)
button.pack()

result = tk.StringVar()
result.set('')
label_result = tk.Label(window, textvariable=result)
label_result.pack()

window.mainloop()

上面的代碼中，我們使用 tkinter 模塊創建了一個簡單的圖形界面，用戶可以在輸入框中輸入文本，然後點擊按鈕進行關鍵詞提取。提取結果將會顯示在界面上。

五、總結

本文介紹了四種快速獲取用戶輸入中關鍵詞的方法，分別是使用 re 模塊進行正則匹配、使用 jieba 模塊進行中文分詞、使用 NLTK 模塊進行自然語言處理和使用 tkinter 進行圖形界面開發。讀者可以根據自己的需求選擇合適的方法。