pyhanlp: Python interfaces for HanLP 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HanLP失败，可参考《手动配置》。
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：
$ hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。'
1 徐先生 徐先生 nh nr _ 4 主谓关系 _ _ 2 还 还 d d _ 4 状中结构 _ _ 3 具体 具体 a a _ 4 状中结构 _ _ 4 帮助 帮助 v v _ 0 核心关系 _ _ 5 他 他 r rr _ 4 兼语 _ _ 6 确定 确定 v v _ 4 动宾关系 _ _ 7 了 了 u ule _ 6 右附加关系 _ _ 8 把 把 p pba _ 15 状中结构 _ _ 9 画 画 v v _ 8 介宾关系 _ _ 10 雄鹰 雄鹰 n n _ 9 动宾关系 _ _ 11 、 、 wp w _ 12 标点符号 _ _ 12 松鼠 松鼠 n n _ 10 并列关系 _ _ 13 和 和 c cc _ 14 左附加关系 _ _ 14 麻雀 麻雀 n n _ 10 并列关系 _ _ 15 作为 作为 p p _ 6 动宾关系 _ _ 16 主攻 主攻 v vn _ 17 定中关系 _ _ 17 目标 目标 n n _ 15 动宾关系 _ _ 18 。 。 wp w _ 4 标点符号 _ _ 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：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GitHub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：
from pyhanlp import *
print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API')) testCases = [ "商品和服务", "结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊", "买水果然后来世博园最后去世博会", "中国的首都是北京", "欢迎新老师生前来就餐", "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作", "随着页游兴起到现在的页游繁盛，依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了，但这块也不能完全忽略掉。"] for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))
关键词提取
document = "水利部水资源司司长陈明忠9月29日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露，"
"根据刚刚完成了水资源管理制度的考核，有部分省接近了红线的指标，"
"有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方，陈明忠表示，对一些取用水项目进行区域的限批，"
"严格地进行水资源论证和取水许可的批准。" print(HanLP.extractKeyword(document, 2))
自动摘要
print(HanLP.extractSummary(document, 3))
依存句法分析
print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。")) 更多功能 更多功能，包括但不限于：
自定义词典 极速词典分词 索引分词 CRF分词 感知机词法分析 臺灣正體、香港繁體 关键词提取、自动摘要 文本分类、情感分析 请阅读HanLP主项目文档以了解更多。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 配置 自动配置 默认在首次调用HanLP时自动下载jar包和数据包，并自动完成配置。
手动配置 如因网络等原因自动配置失败，可以通过设置环境变量来自定义HanLP版本和数据位置。
变量名 默认值 备注 HANLP_STATIC_ROOT pyhanlp所在安装路径的static文件夹 配置文件hanlp.properties所在的目录 HANLP_JAR_PATH pyhanlp所在安装路径的static文件夹 HanLP jar 包位置 HANLP_JVM_XMS 1g Java 虚拟机 初始申请内存大小 HANLP_JVM_XMX 1g Java 虚拟机 可占用的最大内存 HANLP_GOOGLE_UA UA-XXXXX-X Google Analytics 网站 id HANLP_VERBOSE 0 调试日志开关 注意：
使用pip初次安装 pyhanlp 后，不设置上述变量，程序会自动下载所需依赖到默认位置。如果是设置了上述变量，则不进行下载。因为文件比较大，网络下载稳定性等原因，建议提前准备好jar包，配置文件和data，并使用环境变量进行配置。
保证 hanlp.properties 中的 root 是指向正确的data路径。
比如：
export HANLP_JAR_PATH=/hanlp/hanlp-portable-1.6.0.jar export HANLP_STATIC_ROOT=/hanlp 就需要保证有如下的目录结构：
hanlp ├── data │ ├── README.url │ ├── dictionary │ └── model ├── hanlp.properties └── hanlp-portable-1.6.0.jar 测试 git clone github.com/hankcs/pyha… cd pyhanlp pip install -r requirements.txt # 安装依赖 export HANLP_JAR_PATH= # 配置环境变量 export HANLP_STATIC_ROOT= # 配置环境变量 python tests/test_hanlp.py # 执行测试 授权协议 Apache License 2.0