HanLP的Python接口，支持自动下载与升级HanLP，兼容py2、py3。内部算法经过工业界和学术界考验，配套书籍《自然语言处理入门》已经出版，欢迎查阅随书代码。
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。
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
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 _ _
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/ 。
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。
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'))
for term in HanLP.segment('下雨天地面积水'):
print('{}\t{}'.format(term.word, term.nature)) # 获取单词与词性
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，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！
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
git clone https://github.com/hankcs/pyhanlp.git
cd pyhanlp
pip install -e .
python tests/test_hanlp.py
任何问题，请前往HanLP issue区或论坛反馈，谢谢。
一本配套HanLP的NLP入门书，基础理论与生产代码并重，Python与Java双实现。从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。
《自然语言处理入门》由南方科技大学数学系创系主任夏志宏、微软亚洲研究院副院长周明、字节跳动人工智能实验室总监李航、华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群、小米人工智能实验室主任兼NLP首席科学家王斌、中国科学院自动化研究所研究员宗成庆、清华大学副教授刘知远、北京理工大学副教授张华平和52nlp作序推荐。感谢各位前辈老师，希望这个项目和这本书能成为大家工程和学习上的“蝴蝶效应”，帮助大家在NLP之路上蜕变成蝶。
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