words = jieba.lcut(text) # 使用jieba分词工具对评论内容进行分词，将分词结果存储在列表words中。此处使用lcut_for_search()方法进行分词，可适用于搜索引擎等场景。 # 去除stopwords stop_words = ['的', '了', '有', '就', '是', '和','这','不','人','来','这个', '你', '我', '她', '也', '在', '都', '他', '看', '啊', '吗', '哈', '哈哈', '哈哈哈','还','现在','说','好','就是','得','没有','一个','到','还是','没','要','吧','对'] f = '' # 这是一个空字符串变量f，用于存储过滤后的文本。 wordsls = jieba.lcut(text) # 将，这里的words和wordsls有什么不一样

这段代码的作用是对文本进行中文分词，并去除停用词，返回过滤后的文本。其中，使用jieba分词工具对文本进行分词，将分词结果存储在列表words中。stop_words是一个包含常见停用词的列表，将其中的词作为过滤条件，去除文本中无意义的词语。f是一个空字符串变量，用于存储过滤后的文本。wordsls是对text进行分词后存储分词结果的列表，与words是同一个变量，只是前者是另外一种命名方式。

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4.1使用open()函数读取文件到变量article中，再使用jieba.lcut()函数实现汉子分词功能，解析后的分词保存在列表words中。 article = open("sanguo60.txt",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(article)

这段代码可以将指定路径下的文件以 UTF-8 编码方式读取到变量 article 中，并使用 jieba.lcut() 函数实现中文分词，将分词结果保存在列表 words 中。具体的解释如下：

1. `open("sanguo60.txt",encoding='utf-8').read()`: 使用 open() 函数打开名为 "sanguo60.txt" 的文件，并以 UTF-8 编码方式读取文件内容，返回字符串类型的内容。这个字符串会被赋值给变量 article。

2. `jieba.lcut(article)`: 使用 jieba 库中的 lcut() 函数对文章进行中文分词，并将分词结果保存在列表 words 中。

需要注意的是，使用 jieba 库前需要先安装该库，并且需要下载对应的中文分词词库。

import jieba content ='我是小明的好朋友' words=jieba.lcut(content) print(f'分词 pip结果--->{words}')

这段代码使用了jieba库对文本进行分词，具体实现如下：

import jieba

content = '我是小明的好朋友'
words = jieba.lcut(content)
print(f'分词结果--->{words}')

其中，`jieba.lcut`函数将文本进行了分词，并返回一个列表，列表中的每个元素都是一个分词后的词语。运行上述代码，输出的结果为：

分词结果--->['我', '是', '小明', '的', '好', '朋友']

可以看到，原始文本被成功地分成了多个词语。需要注意的是，jieba库需要提前安装，可以使用pip命令进行安装，即在命令行中输入`pip install jieba`。