HanLP的Python接口，支持自动下载与升级HanLP，兼容py2、py3。
安装
pip install pyhanlp
使用命令hanlp来验证安装，如因网络等原因自动安装失败，可参考手动配置或Windows指南。
命令行
中文分词
使用命令hanlp segment进入交互分词模式，输入一个句子并回车，HanLP会输出分词结果：
$ hanlp segment
商品和服务
商品/n 和/cc 服务/vn
当下雨天地面积水分外严重
当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/a
龚学平等领导说,邓颖超生前杜绝超生
龚学平/nr 等/udeng 领导/n 说/v ,/w 邓颖超/nr 生前/t 杜绝/v 超生/vi
还可以重定向输入输出到文件等：
$ hanlp segment <<< '欢迎新老师生前来就餐'
欢迎/v 新/a 老/a 师生/n 前来/vi 就餐/vi
依存句法分析
命令为hanlp parse，同样支持交互模式和重定向：
服务器
通过hanlp serve来启动内置的http服务器，默认本地访问地址为：http://localhost:8765 ；也可以访问官网演示页面：http://hanlp.hankcs.com/ 。
升级
通过hanlp update命令来将HanLP升级到最新版。该命令会获取HanLP主项目最新版本并自动下载安装。
欢迎通过hanlp --help查看最新帮助手册。
API
通过工具类HanLP调用常用接口：
更多功能
更多功能，包括但不限于：
l 自定义词典
l 极速词典分词
l 索引分词
l CRF分词
l 感知机词法分析
l 臺灣正體、香港繁體
l 关键词提取、自动摘要
l 文本分类、情感分析
请阅读HanLP主项目文档和demos目录以了解更多。调用更底层的API需要参考Java语法用JClass引入更深的类路径。以感知机词法分析器为例，这个类位于包名com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer下，所以先用JClass得到类，然后就可以调用了：
PerceptronLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer')
analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()
print(analyzer.analyze("上海华安工业（集团）公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观"))
输出：
[上海/ns 华安/nz 工业/n （/w 集团/n ）/w 公司/n]/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v [美国/ns 纽约/ns 现代/t 艺术/n 博物馆/n]/ns 参观/v
如果你需要多线程安全性，可使用SafeJClass；如果你需要延迟加载，可使用LazyLoadingJClass。如果你经常使用某个类，欢迎将其写入pyhanlp/__init__.py中并提交pull request，谢谢！
与其他项目共享data
HanLP具备高度可自定义的特点，所有模型和词典都可以自由替换。如果你希望与别的项目共享同一套data，只需将该项目的配置文件hanlp.properties拷贝到pyhanlp的安装目录下即可。本机安装目录可以通过hanlp --version获取。
同时，还可以通过--config临时加载另一个配置文件：
hanlp segment --config path/to/another/hanlp.properties
测试
git clone https://github.com/hankcs/pyhanlp.git
cd pyhanlp
pip install -e .
python tests/test_hanlp.py
文章转载自github.com/hankcs/pyhanlp
