python代碼文本分類
Python是一門功能強大且廣泛應用的編程語言，擁有豐富的第三方庫生態系統，可為開發者提供各種功能和工具。本文介紹Python3中的常用第三方庫，按分類羅列，無論你是初學者還是有經驗的開發者，這些庫都能幫助提高開發效率與擴展功能。
文本處理：Nltk、Spacy、TextBlob、Gensim、PyPDF2
Nltk：廣泛使用的自然語言處理工具包，提供豐富的語料庫和函數，用於文本分類、標記、分塊、詞性標注、語義分析等任務。
Spacy：工業級自然語言處理庫，提供高性能文本處理和分析功能，支持分詞、詞性標注、命名實體識別、句法分析等，具有出色的速度和內存效率。
TextBlob：簡單易用的文本處理和情感分析庫，基於Nltk和Pattern，提供分詞、詞性標注、情感分析、文本翻譯等，簡化文本處理過程。
Gensim：用於主題建模和文本相似性計算的庫，提供簡單且高效的API，從大量文本數據中提取主題和計算文本之間的相似性。
PyPDF2：處理PDF文件的庫，提供合並、分割、提取文本和圖像等操作功能。
網路與Web開發：Requests、Flask、Django、Scrapy、Tornado
Requests：簡單而優雅的HTTP庫，用於發送各種類型的HTTP請求，提供簡潔API，使HTTP請求操作變得方便。
Flask：輕量級Web框架，適用於構建小型和中型Web應用，具有簡單、靈活和易擴展的特點。
Django：全功能Web框架，適用於大型復雜Web應用，提供ORM、表單處理、認證系統等強大功能，高效開發和管理Web應用。
Scrapy：高效可擴展的網路爬蟲框架，用於抓取和提取結構化數據，提供豐富功能和工具，輕松構建和管理爬蟲。
Tornado：非同步Web框架和網路庫，適用於高並發Web應用和實時應用，採用非阻塞IO模型，具有出色性能和擴展性。
資料庫與數據存儲：sqlAlchemy、psycopg2、pymongo、redis-py、sqlite3
SQLAlchemy：資料庫ORM工具，簡化資料庫操作和管理，支持多種資料庫後端，提供高級查詢語言和表達能力。
psycopg2：PostgreSQL資料庫連接和操作驅動程序，提供高性能和穩定連接，支持SQL查詢和事務管理。
pymongo：MongoDB資料庫連接和操作驅動程序，提供簡單靈活API，使數據清洗、轉換和分析操作變得容易。
redis-py：Redis資料庫連接和操作驅動程序，提供簡單API，執行常見Redis操作，如鍵值對設置、數據獲取和事務。
sqlite3：Python內置資料庫操作庫，連接和操作SQLite資料庫，提供簡單API，適用於小型和嵌入式資料庫應用。
數據分析與科學計算：NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy、scikit-learn
NumPy：Python中用於數值計算的核心庫，提供高效多維數組對象和豐富數學函數，簡化數值計算和數據處理過程。
pandas：數據分析與處理的強大庫，高效數據結構和操作功能，方便數據清洗、轉換和分析。
Matplotlib：數據可視化庫，提供豐富繪圖工具和API，使數據可視化變得更簡單和美觀。
SciPy：科學計算庫，提供多種數學、科學和工程計算功能和工具，解決科學計算問題。
scikit-learn：機器學習庫，提供機器學習演算法和工具，用於數據挖掘、模型訓練和預測分析任務，簡化機器學習流程。
圖像處理與計算機視覺：OpenCV、Pillow、scikit-image、PyTorch、TensorFlow
OpenCV：廣泛使用的計算機視覺庫，提供圖像處理和計算機視覺演算法，如圖像濾波、邊緣檢測、物體識別等。
Pillow：圖像處理庫，提供圖像操作、格式轉換、增強功能，易於安裝和使用。
scikit-image：圖像處理庫，提供多種圖像處理演算法和工具，如濾波、邊緣檢測、圖像分割等，基於NumPy數組，與其他科學計算庫集成。
PyTorch：深度學習庫，提供靈活的張量操作和高級神經網路模型，廣泛用於計算機視覺任務，如圖像分類、目標檢測、圖像生成。
TensorFlow：機器學習和深度學習庫，提供豐富工具和演算法，廣泛用於圖像識別、目標檢測、圖像生成等任務，具有強大計算圖和自動求導功能。
自動化與測試：Selenium、Pytest、unittest、Mock、Coverage
Selenium：Web自動化測試庫，提供豐富的API和工具，模擬用戶與瀏覽器交互，支持多種瀏覽器，進行各種Web操作和驗證。
Pytest：簡單強大測試框架，使編寫和運行測試變得簡單有效，支持自動發現測試用例、豐富斷言和測試報告。
unittest：Python標准庫之一，提供功能齊全單元測試框架，支持測試用例組織、斷言和測試報告。
Mock：測試庫，提供強大工具替代測試過程中的依賴項，模擬函數、類和對象，為測試提供所需行為和狀態。
Coverage：代碼覆蓋率測量工具，幫助開發人員確定測試用例是否覆蓋代碼所有部分，生成詳細報告顯示執行和未執行代碼。
安全與加密：cryptography、bcrypt、PyJWT、oauthlib、PyCryptodome
cryptography：加密與解密庫，提供各種加密演算法和工具，保護數據安全性，支持對稱加密、非對稱加密、哈希演算法等。
bcrypt：密碼哈希庫，安全存儲和驗證密碼，使用隨機鹽和可調整計算強度，防止密碼猜測和暴力破解。
PyJWT：JSON Web令牌庫，生成、簽名和驗證JSON Web令牌，基於JWT標准，提供安全身份驗證和授權機制。
oauthlib：OAuth庫，處理OAuth認證流程和協議，提供OAuth1和OAuth2實現，支持客戶端和伺服器端認證和授權。
PyCryptodome：加密與解密庫，提供各種加密演算法和工具，包括對稱加密、非對稱加密、哈希演算法等。
其他常用庫：datetime、logging、argparse、configparser、asyncio
datetime：日期與時間處理庫，提供日期、時間、時間間隔和日期時間操作計算功能。
logging：日誌記錄庫，提供靈活日誌記錄功能，可將日誌輸出至控制台、文件或其他目標。
argparse：命令行參數解析庫，提供簡單和靈活命令行參數解析功能，處理不同參數類型和選項。
configparser：配置文件解析庫，提供簡單和靈活方式讀取和寫入配置文件，配置應用行為。
asyncio：非同步編程庫，提供基於事件循環和協程編程模型，編寫高效非同步代碼。
以上是Python3中常用第三方庫的分類羅列，每個分類包含多個庫供選擇。還有更多其他優秀庫未在此一一列舉，可根據需求進一步探索。
以上是本次分享的全部內容，持續關注好學編程，了解更多編程技巧。
❷ doccano，一個酷炫的python庫
大家好，我是木木。今天我要分享一款名為doccano的Python庫，它是一款開源的文本標記工具。
doccano功能全面，提供文本分類、序列標記、情感分析、文本摘要等功能，有效提高打標工作的效率。支持中文和多人協作，非常適合需要大量文本數據預處理和標注的項目。
要使用doccano，首先通過pip安裝它，命令如下：
安裝後，運行以下命令啟動Web服務：
使用剛剛創建的用戶名和密碼登錄瀏覽器訪問http://127.0.0.1:8000，即可開始文本標注。
接下來導入數據並創建項目，這里以名為books.JSON的文件為例，導入並創建項目進行嘗試。
導入數據後，可以對文本進行打標並導出，點擊導航欄中的Start Annotation，開始標注文檔。
doccano具備高級應用，例如其後端API由Python 3.8+和Django 4.0+構建，所有包由Poetry、Python打包和依賴管理軟體管理。主要文件和目錄遵循Django結構。
設置後台環境變數可參考安裝文檔，示例已給出。
通過doccano，用戶可以在自然語言處理或機器學習項目中便捷地處理文本數據，實現高效文本標注和分類、摘要等功能。