python代码文本分类
Python是一门功能强大且广泛应用的编程语言，拥有丰富的第三方库生态系统，可为开发者提供各种功能和工具。本文介绍Python3中的常用第三方库，按分类罗列，无论你是初学者还是有经验的开发者，这些库都能帮助提高开发效率与扩展功能。
文本处理：Nltk、Spacy、TextBlob、Gensim、PyPDF2
Nltk：广泛使用的自然语言处理工具包，提供丰富的语料库和函数，用于文本分类、标记、分块、词性标注、语义分析等任务。
Spacy：工业级自然语言处理库，提供高性能文本处理和分析功能，支持分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等，具有出色的速度和内存效率。
TextBlob：简单易用的文本处理和情感分析库，基于Nltk和Pattern，提供分词、词性标注、情感分析、文本翻译等，简化文本处理过程。
Gensim：用于主题建模和文本相似性计算的库，提供简单且高效的API，从大量文本数据中提取主题和计算文本之间的相似性。
PyPDF2：处理PDF文件的库，提供合并、分割、提取文本和图像等操作功能。
网络与Web开发：Requests、Flask、Django、Scrapy、Tornado
Requests：简单而优雅的HTTP库，用于发送各种类型的HTTP请求，提供简洁API，使HTTP请求操作变得方便。
Flask：轻量级Web框架，适用于构建小型和中型Web应用，具有简单、灵活和易扩展的特点。
Django：全功能Web框架，适用于大型复杂Web应用，提供ORM、表单处理、认证系统等强大功能，高效开发和管理Web应用。
Scrapy：高效可扩展的网络爬虫框架，用于抓取和提取结构化数据，提供丰富功能和工具，轻松构建和管理爬虫。
Tornado：异步Web框架和网络库，适用于高并发Web应用和实时应用，采用非阻塞IO模型，具有出色性能和扩展性。
数据库与数据存储：sqlAlchemy、psycopg2、pymongo、redis-py、sqlite3
SQLAlchemy：数据库ORM工具，简化数据库操作和管理，支持多种数据库后端，提供高级查询语言和表达能力。
psycopg2：PostgreSQL数据库连接和操作驱动程序，提供高性能和稳定连接，支持SQL查询和事务管理。
pymongo：MongoDB数据库连接和操作驱动程序，提供简单灵活API，使数据清洗、转换和分析操作变得容易。
redis-py：Redis数据库连接和操作驱动程序，提供简单API，执行常见Redis操作，如键值对设置、数据获取和事务。
sqlite3：Python内置数据库操作库，连接和操作SQLite数据库，提供简单API，适用于小型和嵌入式数据库应用。
数据分析与科学计算：NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy、scikit-learn
NumPy：Python中用于数值计算的核心库，提供高效多维数组对象和丰富数学函数，简化数值计算和数据处理过程。
pandas：数据分析与处理的强大库，高效数据结构和操作功能，方便数据清洗、转换和分析。
Matplotlib：数据可视化库，提供丰富绘图工具和API，使数据可视化变得更简单和美观。
SciPy：科学计算库，提供多种数学、科学和工程计算功能和工具，解决科学计算问题。
scikit-learn：机器学习库，提供机器学习算法和工具，用于数据挖掘、模型训练和预测分析任务，简化机器学习流程。
图像处理与计算机视觉：OpenCV、Pillow、scikit-image、PyTorch、TensorFlow
OpenCV：广泛使用的计算机视觉库，提供图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、边缘检测、物体识别等。
Pillow：图像处理库，提供图像操作、格式转换、增强功能，易于安装和使用。
scikit-image：图像处理库，提供多种图像处理算法和工具，如滤波、边缘检测、图像分割等，基于NumPy数组，与其他科学计算库集成。
PyTorch：深度学习库，提供灵活的张量操作和高级神经网络模型，广泛用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、图像生成。
TensorFlow：机器学习和深度学习库，提供丰富工具和算法，广泛用于图像识别、目标检测、图像生成等任务，具有强大计算图和自动求导功能。
自动化与测试：Selenium、Pytest、unittest、Mock、Coverage
Selenium：Web自动化测试库，提供丰富的API和工具，模拟用户与浏览器交互，支持多种浏览器，进行各种Web操作和验证。
Pytest：简单强大测试框架，使编写和运行测试变得简单有效，支持自动发现测试用例、丰富断言和测试报告。
unittest：Python标准库之一，提供功能齐全单元测试框架，支持测试用例组织、断言和测试报告。
Mock：测试库，提供强大工具替代测试过程中的依赖项，模拟函数、类和对象，为测试提供所需行为和状态。
Coverage：代码覆盖率测量工具，帮助开发人员确定测试用例是否覆盖代码所有部分，生成详细报告显示执行和未执行代码。
安全与加密：cryptography、bcrypt、PyJWT、oauthlib、PyCryptodome
cryptography：加密与解密库，提供各种加密算法和工具，保护数据安全性，支持对称加密、非对称加密、哈希算法等。
bcrypt：密码哈希库，安全存储和验证密码，使用随机盐和可调整计算强度，防止密码猜测和暴力破解。
PyJWT：JSON Web令牌库，生成、签名和验证JSON Web令牌，基于JWT标准，提供安全身份验证和授权机制。
oauthlib：OAuth库，处理OAuth认证流程和协议，提供OAuth1和OAuth2实现，支持客户端和服务器端认证和授权。
PyCryptodome：加密与解密库，提供各种加密算法和工具，包括对称加密、非对称加密、哈希算法等。
其他常用库：datetime、logging、argparse、configparser、asyncio
datetime：日期与时间处理库，提供日期、时间、时间间隔和日期时间操作计算功能。
logging：日志记录库，提供灵活日志记录功能，可将日志输出至控制台、文件或其他目标。
argparse：命令行参数解析库，提供简单和灵活命令行参数解析功能，处理不同参数类型和选项。
configparser：配置文件解析库，提供简单和灵活方式读取和写入配置文件，配置应用行为。
asyncio：异步编程库，提供基于事件循环和协程编程模型，编写高效异步代码。
以上是Python3中常用第三方库的分类罗列，每个分类包含多个库供选择。还有更多其他优秀库未在此一一列举，可根据需求进一步探索。
以上是本次分享的全部内容，持续关注好学编程，了解更多编程技巧。
❷ doccano，一个酷炫的python库
大家好，我是木木。今天我要分享一款名为doccano的Python库，它是一款开源的文本标记工具。
doccano功能全面，提供文本分类、序列标记、情感分析、文本摘要等功能，有效提高打标工作的效率。支持中文和多人协作，非常适合需要大量文本数据预处理和标注的项目。
要使用doccano，首先通过pip安装它，命令如下：
安装后，运行以下命令启动Web服务：
使用刚刚创建的用户名和密码登录浏览器访问http://127.0.0.1:8000，即可开始文本标注。
接下来导入数据并创建项目，这里以名为books.JSON的文件为例，导入并创建项目进行尝试。
导入数据后，可以对文本进行打标并导出，点击导航栏中的Start Annotation，开始标注文档。
doccano具备高级应用，例如其后端API由Python 3.8+和Django 4.0+构建，所有包由Poetry、Python打包和依赖管理软件管理。主要文件和目录遵循Django结构。
设置后台环境变量可参考安装文档，示例已给出。
通过doccano，用户可以在自然语言处理或机器学习项目中便捷地处理文本数据，实现高效文本标注和分类、摘要等功能。