cppjieba-py

cppjieba-py 是 cppjieba的 Python 封装。

由于只是对cppjieba的接口进行的封装，所以执行效率上非常接近于原cppjieba。

项目主要分为两个部分libcppjieba 为 cppjieba 的 python extension，
cppjieba_py 为使开发者平滑过渡到使用cppjieba-py而作的 python package。 具体见example.py。

区别

• 原jieba的.cut族接口基本都由python的iter()函数包裹list结果来实现。
• 原jieba的.set_*方法基本都由class传入初始化的参数来完成。
• .del_word 和.suggest_freq cppjieba没提供。
• POSTokenizer.lcut 在Tokenizer.tag 下， 唯一一个只提供了list返回类型的接口。

安装

• pypi

  pip install cppjieba-py

  或者你设置的安装源并未收录本项目

  pip install -i https://pypi.org/simple/ cppjieba-py

• 从发行包安装
  see releases

  pip install https://github.com/bung87/cppjieba-py/files/<xxxxxxx>/cppjieba_py-<x.x.x>.tar.gz

• 从源代码安装

   $ git clone --recursive https://github.com/bung87/cppjieba-py
   $ pip install . # or 
   $ python setup.py install --old-and-unmanageable 
   without argument will install under egg dir,which cause libcppjieba found wrong default dictionaries directory
  

使用

下面是一个使用 cppjieba-py 进行分词的例子

# -*- coding: utf-8 -*-
import cppjieba_py as jieba 
# or use defualt Tokenizer: jieba.cut 
jieba_instance = Tokenizer()
seg_list = jieba_instance.cut("我来到北京清华大学",cut_all = True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式


seg_list = jieba_instance.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba_instance.cut_for_search(
    "小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
    

for more: example.py , tests

性能

performace_test/speed.py

测试方案：先按行读取文本围城到一个数组里，然后循环对围城每行文字作为一个句子进行分词。因为只对围城这本书分词一遍太快了，容易误差。 所以循环对围城这本书分词50次。基本上每次分词耗时都很稳定。 分词算法都是采用【精确模式】。

lcut HMM=False

方案	速度
cppjieba-py	10.642102
jieba-fast==0.51	26.129298
jieba==0.39	50.623866

lcut HMM=True

方案	速度
cppjieba-py	13.139232
jieba-fast==0.51	34.574907
jieba==0.39	1:26.756226

posseg.lcut

方案	速度
cppjieba-py	20.382905
jieba==0.39	1:19.411649

Test

pip install ".[test]"
nosetests -c nose.cfg