import jieba

strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]

for str in strs:
    seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式
    print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print("新词识别：", ",".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print("搜索引擎模式:", ".join(seg_list))

【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)

【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

import pkuseg

seg = pkuseg.pkuseg()           # 以默认配置加载模型
text = seg.cut('python是一门很棒的语言')  # 进行分词
print(text)

['python', '是', '一', '门', '很', '棒', '的', '语言']

import fool

text = "一个傻子在北京"
print(fool.cut(text))
# ['一个', '傻子', '在', '北京']

 import thulac  

 thu1 = thulac.thulac()  #默认模式
 text = thu1.cut("我爱北京天安门", text=True)  #进行一句话分词
 print(text) # 我_r 爱_v 北京_ns 天安门_ns
 代码示例2
 thu1 = thulac.thulac(seg_only=True)  #只进行分词，不进行词性标注
 thu1.cut_f("input.txt", "output.txt")  #对input.txt文件内容进行分词，输出到output.txt