使用anaconda配置python3.6环境安装pyltp超详细教程，使用pycharm调用

看了一堆网上的安装教程，有的写得太简单，有的太复杂，本菜鸡根本看不懂在说什么，看了好几篇才整明白是怎么回事，必须要记录一下，真正的安装pyltp傻瓜教程，绝对详细，一步一步安装。

配置python3.6环境

因为我的pycharm使用的python3.7，但是pyltp只能是python3.6，所以我们先来配置环境。其实非常简单，相信大家应该都已经安装好了anaconda，我们只要再anaconda上面新配置一个环境就好了，不用看网上一些乱七八糟的教程。
首先我们进入到anaconda prompt中。
输入如下，建立一个新的环境:

conda create --name python36 python=3.6

这里，输入y，继续。
这样一个python3.6的环境就配好啦，我们来激活这个环境，输入如下：

activate python36

当当当，python3.6安装成功，接下来我们开始安装pyltp

安装pyltp

其实安装好python3.6之后，再安装pyltp就是小意思啦。
首先我们下载对应的安装文件pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl，也就是下面这个
这里是下载链接：
pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl.
随便下载到什么位置都行，只要你自己记住就好。
下载好了之后，我们在刚刚激活的python36环境里面，通过cd命令找到下载的位置所在的文件夹，找到所在的文件夹就行：
比如我就这样输入：
因为我把它放在了E盘的“常用”这个文件夹下面：

到达这个文件夹之后，我们就可以安装啦，只需要输入一句话就可以啦：

pip install pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl`

这样就安装成功啦，不过要想要使用pyltp的话，我们还需要下载它的模型，那么接下来我们来下载它的模型。

下载pyltp模型

刚开始看了网上的教程，傻傻的去用网盘下载，兄弟们，真的不要用网盘，实在是太慢了，因为我没有会员，估计等我下载完成，我就能直接睡觉了。
咱们直接去官网下载，这质量又有保证，速度又快。
http://ltp.ai/download.html.
我们进入哈工大的语言技术平台

咱们点击这里进行下载，随便下载什么位置都行，只要能记得住就行。
下载好之后解压，大概就是下面这样：
我们看到语言技术平台上面有一个提醒，在windows下面这个模型可能不可用，诶，我们不要着急，这后面不是有个链接嘛，我们点击“此链接”下载另外一个模型，下载好之后，它的名字好像叫pisrl_XXX.model，中间我忘记叫什么了。
我们把它重命名为pisrl.model去把之前的那个模型覆盖掉。
好嘞，模型就这样下载好啦。
接下来，重头戏来了，我们开始使用pycharm进行小测验。
有人要问了，这么简单就好啦，没错！就这么简单！

使用pycharm进行pylty测验

我们首先进入anaconda navigator里面，我们可以看到在这个Application on这里已经有了我们刚刚新建的python36环境，我们选中它。
接下来我们，可以看到下面已经有pycharm，我们点击下面的“lanch”标，进入到pycharm编译器里面。
接下来重头戏来了，我们新建一个项目，注意看！注意看！
这里的Base interpreter选项一定要选择我们刚刚建好的环境python36，然后点击create。
接下来我们进入到新建好的项目中，发现import pyltp竟然会报错，唉，这是怎么回事呢？不是已经安装好了吗？欸，这里大家不要着急，让我们来仔细看一看。
首先我们进入到File-Setting里面：
接下来我们看一看这里的python interpreter，欸，奇了怪了，为什么没有pyltp呢？嘿嘿，其实很简单。
我们点击圈中的“设置”那里，如下所示，点击“Add”
在这个界面，点击“Existing Enviroment”，点击OK
ok啦，现在我们回到刚刚的界面，哇塞，真的安装成功啦！！！超级开心有没有，接下来我们来测试一下！

测试一下pyltp

输入如下代码，这里的路径就是我们刚刚安装的模型model所在的文件夹哦！

import os
from pyltp import Segmentor
LTP_DIR=r'E:\myLTP\ltp_data_v3.4.0'  # ltp模型目录的路径
cws_model_path=os.path.join(LTP_DIR,'cws.model') # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
segmentor=Segmentor()            # 初始化实例
segmentor.load(cws_model_path)   # 加载模型
words=segmentor.segment('我还没吃饭你吃饭了吗')   # 分词
print('\t'.join(words))
segmentor.release()       # 释放模型

来运行一下试试看！
哇！成功啦！

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