前言

概要：pycharm、Anaconda虚拟环境

`提示：以下是本篇文章正文内容。

一、转入Anaconda下的虚拟环境

某天突然突发奇想，又倒腾了一下，发现能下载了，点文件-设置-解释器
在这里插入图片描述
还有一种方法！
由于使用了Anaconda+pytorch虚拟环境所以可以通过该虚拟环境下载第三方库
首先：打开1.Anaconda Navigator 找到相应的环境进行第三方库的搜索，没有的话再打开Anaconda Prompt
然后：转到相应的环境中输入activate pytorch
最后：输入下载命令，使用清华镜像快速安装，pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ddparser
因为我安装的是ddparser第三方库所以输入这个，相应的需要哪个第三方库，就下载哪个。
完成~
在这里插入图片描述

二、虚拟环境下的第三方库的安装与卸载

（一）安装第三方库：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple spacy

（二）卸载第三方库：

pip uninstall spacy

三、个别第三方库的安装

（一）spacy库：

1.安装spacy库

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple spacy

pip install --user spacy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

spacy运行时，总是提醒en_core_web_sm不存在，有可能是版本问题，也是能是load使用问题。先安装en_core_web_sm包，然后下载相应的spacy版本，最后验证是否安装成功

pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.0.0/en_core_web_sm-3.0.0.tar.gz

pip install spacy==3.0.0

import spacy
print(spacy.__version__) #验证是否安装成功 输出版本即成功

备注：（1）这个可能会存在无法访问github.com的情况，可以考虑使用修改hosts，以及使用软件 Watt Toolkit（原名Steam++）（官网https://steampp.net/），加速访问速度。这边备注一下hosts无修改访问权限问题（取消已读、同时修改ALL APP 以及Users ——编辑——勾选修改和写入，修改hosts无修改权限链接）。
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（2）安装第三方库时可能会存在无权限：ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问
可以添加 --user

pip install --user  C:\Users\23682\Downloads\en_core_web_sm-3.0.0.tar.gz

pip install --user  spacy==3.0.0  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

（3）使用Anconda下载第三方库，可以直接下载pip install 库，也可以通过网址下载 pip install www.github.com 。还可以提前下载好，记住下载位置，然后使用绝对路径下载。例如：

pip install spacy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.0.0/en_core_web_sm-3.0.0.tar.gz

pip install 语言模型的绝对路径 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

2.使用spacy库

方法1

import spacy
spacy.load('en_core_web_sm', disable=['parser', 'tagger', 'ner', 'textcat'])

方法2 另一种加载方式

import en_core_web_sm
nlp = en_core_web_sm.load()

我使用方法1依旧报错，不知道原因，所以最终使用了方法2
实例

import spacy
import en_core_web_sm


nlp = en_core_web_sm.load()

doc = nlp("小猴子吃了5根香蕉")
for token in doc:
    print('{0}({1}) <-- {2} -- {3}({4})'.format(token.text, token.tag_, token.dep_, token.head.text, token.head.tag_))

doc = nlp("依存句法分析作为底层技术，可直接用于提升其他NLP任务的效果。这些任务包括但不限于语义角色标注、语义匹配、事件抽取等。")
sentence_spans = list(doc.sents)
print(len(sentence_spans))
for sentence in sentence_spans:
    print(sentence)
for token in doc:
    print('{0}({1}) <-- {2} -- {3}({4})'.format(token.text, token.tag_, token.dep_, token.head.text, token.head.tag_))

总结

本文涉及到了安装pycharm第三方库（使用Anconda安装、pycharm中的安装）、以及spacy库的详细安装及使用。内容较多且杂，但是是整个spacy库使用的基础。此外pycharm也可以在终端中安装，但是一直报错，还没有找到合适的方法，目前看使用Anconda安装是成功率最高的方式。后续会逐渐更新一些其他比较难赚的第三方库。