python的splist用法
用法一：使用空格符拆分字符串
用法二：指定分隔符拆分字符串
用法三：使用正则表达式拆分
用法四：限制最大分割次数拆分
split与sep在python里面区别
split是拆分字符串，返回一个列表
sep作为参数，用于分隔输出字符串
Python里面有什么好用且有趣的模块
python第三方模块众多，下面我介绍一些比较实用而又有趣的模块，主要分为爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、股票财经、游戏这7个方面，主要内容如下：
1.爬虫：相信大部分人都用python爬过数据，目前来说，比较流行的框架是scrapy，对爬取数据来说，简单方便了不少，只需要自己添加少量的代码，框架便可启动开始爬取，当然，还有简单地爬虫包，像requests+BeautifulSoup，对于爬取简单网页来说，也足够了：
2.数据处理：numpy,scipy,pandas这些包对于处理数据来说非常方便，线性代数、科学计算等，利用numpy处理起来非常方便，pandas提供的DataFrame类可以方便的处理各种类型的文件，像excel,csv等，是分析数据的利器：
3.可视化：这里的包其实也挺多的，除了我们常用的matplotlib外，还有seaborn,pyecharts等，可以绘制出各种各样类型的图形，除了常见的线图、饼图和柱状图外，还可以绘制出地图、词云图、地理坐标系图等，美观大方，所需的代码量还少，更容易上手：
4.机器学习：说起python机器学习，大部分人都应该scikit-learn这个包，常见的机器学习算法，像回归、分类、聚类、降维、模型选择等，这里都有现成的代码可供利用，对于这机器学习方面感兴趣的人来说，这是一个入门机器学习的好包：
5.神经网络：说起神经网络，大部分人都应该会想起深度学习，对应的就会想到谷歌目前非常流行的深度学习框架—tensorflow，tesndorflow可被用于语音识别和图像识别等众多领域，其发展前景光明，对于这方面感兴趣的科研人员来说，是一个很不错的工具，当然，还有基于tensorflow的theano,keras等，都是学习神经网络的不错选择：
6.股票财经：对于股票和财经比较感兴趣的朋友来说，python也提供了现成的库来获取和分析股票财经数据—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包，可以快速的获取到国内大部分股票数据，对于金融分析人员来说，可以说是一个利器，降低了许多任务量：
7.游戏：python专门为游戏开发提供了一个平台—pygame，对于想快速开发小型游戏的用户来说，是一个很不错的选择，简单易学、容易上手，脱离了低级语言的束缚，使用起来也挺方便的：
目前就介绍这7个方面和对应的包，比较流行也比较实用、有趣，感兴趣的朋友，可以了解一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
python中sprint用法
python中没有sprint，只有split()函数
语法：str.split(str="",num=string.count(str))[n]
参数说明：
str：表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空('')。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素
num：表示分割次数。如果存在参数num，则仅分隔成num+1个子字符串，并且每一个子字符串可以赋给新的变量
[n]：表示选取第n个分片
注意：当使用空格作为分隔符时，对于中间为空的项会自动忽略
python: split的用法，在后面的括号不同，输出的也不一样，大神能不能帮忙解释一下下面的例子
split的第一个参数是分隔符。
如果省略第一个参数，默认把所有的空格、制表符、回车符当作分隔符，并过滤掉空串。这个也是你第一种写法的效果。
line.split(‘\t''\n')
'\t'和'\n'是两个字符串，会自动进行拼接，形成'\t\n'作为分隔符。而在你输入的字符串中，不包含这样的字串，所以就分割的结果就是原串。
split(‘\t')
以'\t'作为分隔符，分割的结果就是第三种写法。
split不支持同时使用多种字符做分隔符，如果想实现这样的效果，可以用re，例如：
>>>a
'wowofbfwjowoefbwfoweojbwoefja'
>>>importre
>>>re.split('[ab]',a)
['wowof','fwjowoef','wfoweoj','woefj','']
Python中如何拆分汉字
你说的是中文分词吧，介绍2个简单的中文处理的包—snownlp和jieba，snownlp是国人自己开发的，受TextBlob启发而写，所有算法都是自己实现，并且自带了一些训练好的词典，jieba是SunJunyi开发的一款中文分词组件，也比较流行，下面主要介绍一下这两个包的安装和简单使用，实验环境win7+python2.7+pycharm5.0，主要介绍如下：
snownlp中文处理包
1.下载安装snownlp，这里直接输入命令"pipinstallsnownlp"就行，如下：
2.简单测试一下，这里主要介绍一下分词、词性标注、积极概率、拼音，主要代码如下：
程序运行截图如下：
3.这里介绍一下关键句、关键词、语句，主要代码如下：
程序运行截图如下：
jieba中文处理包
1.下载安装jieba，这里直接输入命令"pipinstalljieba"就行，如下：
2.分词，这里有3种方式，分别是全模式、精确模式和搜索引擎模式，测试代码如下：
程序运行截图如下：
3.使用自定义字典，提高分词识别的准确率，自定义字典内容如下：
测试代码如下：
程序运行截图如下，准确率明显比没加载自定义字典高：
4.标注词性、提取关键词，测试代码如下：
程序运行截图如下：
至此，我们就完成了中文的分词处理。总的来说，代码量不多，挺简单的，网上这两个包的介绍都挺多的，可以到网上查找一下相关教程，练习练习一下代码，很快就能掌握的，这里介绍的都是一些入门级别的，浅显易懂，只要你有一点python基础，就能看懂，至于更深的自然语言处理，挖掘更有价值的信息，这个就需要自己研究相关算法，并进行改进，像LAD主题模型等，感兴趣的话可以了解一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
