本期围绕jieba讲一个我遇到的实际问题，在同一个服务里，存在两个不同接口A和B，都用到了jieba分词，区别在于两者需要调用不同的词库，巧合中，存在以下情况：
词库A："干拌面"
词库B："干拌","面"
在服务启动的时候，由于词库A优先被加载了，再去加载词库B的时候发现，并没有加载成功：
接口A中：
jieba.load_userdict("A.txt")
接口B中：
jieba.load_userdict("B.txt")
结果发现，在切干拌面这个词的时候，接口B中还是没有切成功。其实每次在我们加载jieba的时候，可以注意一下会出现以下info：
Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache /var/folders/hv/kfb7n4lj06590hqxjv6f3dd00000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.824 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
显而易见，先进行了Building prefix dict，再Dumping model to file cache，后续Loading model都会来自这，所以这个地方导致以上问题。
我是这么处理的：
接口A中：
jieba1 = jieba.Tokenizer(dictionary="A.txt")
接口B中：
jieba2 = jieba.Tokenizer(dictionary="B.txt")
案例如下：
In [1]: import jieba
In [2]: jieba1=jieba.Tokenizer(dictionary="A.txt")
In [3]: jieba2=jieba.Tokenizer(dictionary="B.txt")
In [4]: jieba1.lcut("干拌面")
Building prefix dict from /Users/slade/Desktop/A.txt ...
Dumping model to file cache /var/folders/hv/kfb7n4lj06590hqxjv6f3dd00000gn/T/jieba.u5221c1b70f06b36e44bc519f39715c96.cache
Loading model cost 0.006 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
Out[4]: ['干拌面']
In [5]: jieba2.lcut("干拌面")
Building prefix dict from /Users/slade/Desktop/B.txt ...
Dumping model to file cache /var/folders/hv/kfb7n4lj06590hqxjv6f3dd00000gn/T/jieba.uc4f38d90bf7ce748744ff94fb2863fe4.cache
Loading model cost 0.003 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
Out[5]: ['干拌', '面']
需要注意的是，去看Tokenizer源码，里面有这么一段读取调用：
def gen_pfdict(self, f):
lfreq = {}
ltotal = 0
f_name = resolve_filename(f)
for lineno, line in enumerate(f, 1):
try:
line = line.strip().decode('utf-8')
word, freq = line.split(' ')[:2]
freq = int(freq)
lfreq[word] = freq
ltotal += freq
for ch in xrange(len(word)):
wfrag = word[:ch + 1]
if wfrag not in lfreq:
lfreq[wfrag] = 0
except ValueError:
raise ValueError(
'invalid dictionary entry in %s at Line %s: %s' % (f_name, lineno, line))
f.close()
return lfreq, ltotal
在load_userdict的时候词库的词频可以省略不写，word, freq = line.split(' ')[:2]决定了这边需要加上，这个依赖于版本，我并没有实验不同版本。
A.txt:
干拌面 1
B.txt:
干拌 1
面 1
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