用几十行代码实现python中英文分词

说到分词大家肯定一般认为是很高深的技术，但是今天作者用短短几十行代码就搞定了，感叹python很强大啊！作者也很强大。不过这个只是正向最大匹配，没有机器学习能力

注意：使用前先要下载搜狗词库

TURF(开源)权限管理系统

TURF（开源）权限定制管理系统（以下简称“TURF系统”），是蓝水工作室推出的一套基于软件边界设计理念研发的具有可定制性的权限管理系统。TURF系统充分考虑了易用性，将配置、设定等操作进行了图形化设计，完全在web界面实现，程序员只需在所要控制的程序中简单调用一个函数，即可实现严格的程序权限管控，管控力度除可达到文件级别外，还可达到代码级别，即可精确控制到

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# -*- coding:utf-8 -*-
   
#写了一个简单的支持中文的正向最大匹配的机械分词,其它不用解释了，就几十行代码
#附：搜狗词库下载地址：http://vdisk.weibo.com/s/7RlE5
   
import string
__dict = {}
   
def load_dict(dict_file='words.dic'):
    #加载词库，把词库加载成一个key为首字符，value为相关词的列表的字典
   
    words = [unicode(line, 'utf-8').split() for line in open(dict_file)]
   
    for word_len, word in words:
        first_char = word[0]
        __dict.setdefault(first_char, [])
        __dict[first_char].append(word)
      
    #按词的长度倒序排列
    for first_char, words in __dict.items():
        __dict[first_char] = sorted(words, key=lambda x:len(x), reverse=True)
   
def __match_ascii(i, input):
    #返回连续的英文字母，数字，符号
    result = ''
    for i in range(i, len(input)):
        if not input[i] in string.ascii_letters: break
        result += input[i]
    return result
   
   
def __match_word(first_char, i , input):
    #根据当前位置进行分词，ascii的直接读取连续字符，中文的读取词库
   
    if not __dict.has_key(first_char):
        if first_char in string.ascii_letters:
            return __match_ascii(i, input)
        return first_char
   
    words = __dict[first_char]
    for word in words:
        if input[i:i+len(word)] == word:
            return word
   
    return first_char
   
def tokenize(input):
    #对input进行分词，input必须是uncode编码
   
    if not input: return []
   
    tokens = []
    i = 0
    while i < len(input):
        first_char = input[i]
        matched_word = __match_word(first_char, i, input)
        tokens.append(matched_word)
        i += len(matched_word)
   
    return tokens
   
   
if __name__ == '__main__':
    def get_test_text():
        import urllib2
        url = "http://news.baidu.com/n?cmd=4&class=rolling&pn=1&from=tab&sub=0"
        text = urllib2.urlopen(url).read()
        return unicode(text, 'gbk')
   
    def load_dict_test():
        load_dict()
        for first_char, words in __dict.items():
            print '%s:%s' % (first_char, ' '.join(words))
   
    def tokenize_test(text):
        load_dict()
        tokens = tokenize(text)
        for token in tokens:
            print token
   
    tokenize_test(unicode(u'美丽的花园里有各种各样的小动物'))
    tokenize_test(get_test_text())