spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在***的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。
spaCy项目由@honnibal和@ines维护，虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信，如果公开分享，会让帮助更有价值，可以让更多人从中受益。（Github官方地址：https://github.com/explosion/spaCy#spacy-industrial-strength-nlp）
spaCy的特征：
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世界上最快的句法分析器
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实体命名识别
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非破坏性标记
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支持20多种语言
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预先训练的统计模型和单词向量
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易于深度学习模型的整合
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一部分语音标记
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标签依赖分析
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语法驱动的句子分割
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可视化构建语法和NER
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字符串到哈希映射更便捷
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导出numpy数据数组
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有效的二进制序列化
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易于模型打包和部署
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最快的速度
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强烈严格的评估准确性
安装spaCy
pip
使用pip，spaCy版本目前仅作为源包提供。
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pip install spacy
在使用pip时，通常建议在虚拟环境中安装软件包以避免修改系统状态：
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venv .envsource .env/bin/activate
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pip install spacy
conda
通过社区开发者的努力，终于重新添加了conda支持。现在可以通过conda-forge安装spaCy：
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conda config --add channels conda-forge
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conda install spacy
更新spaCy
spaCy的一些更新可能需要下载新的统计模型，如果正在运行spaCy v2.0或更高版本，则可以使用validate命令来检查安装的模型是否兼容，如果不兼容，请打印有关如何更新的详细信息：
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pip install -U spacy
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spacy validate
如果已经训练了自己的模型，请记住，训练和运行时的输入必须匹配。在更新spaCy之后，建议用新版本重新训练模型。
下载模型
从v1.7.0开始，spaCy的模型可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序的组件，就像任何其他模块一样。 可以使用spaCy的下载命令来安装模型，也可以通过将pip指向路径或URL来手动安装模型。
加载和使用模型
要加载模型，请在模型的快捷链接中使用spacy.load（）：
如果已经通过pip安装了一个模型，也可以直接导入它，然后调用它的load（）方法：
支持旧版本
如果使用的是旧版本（v1.6.0或更低版本），则仍然可以使用python -m spacy.en.download all或python -m spacy.de.download all从spaCy下载并安装旧模型。.tar.gz存档也附加到v1.6.0版本，要手动下载并安装模型，请解压存档，将包含的目录放入spacy / data，并通过spacy.load（'en'）或spacy.load（'de'）加载模型。
从源代码编译
另一种安装spaCy的方法是克隆它的GitHub仓库，并从源代码构建它。 如果要更改代码库，常见方法是需要确保你有一个由包含头文件，编译器，pip，virtualenv和git的Python发行版组成的开发环境。编译器部分是最棘手的。，如何做到这一点取决于你的系统。有关详细信息，请参阅Ubuntu，OS X和Windows上的说明。
与通过pip进行常规安装相比，requirements.txt会额外安装Cython等开发人员依赖项。 有关更多详细信息和说明，请参阅有关从源代码编译spaCy和快速启动小部件的文档，以获取适用于您平台和Python版本的正确命令，而不是上面的详细命令，你也可以使用下面的结构命令，所有命令都假定虚拟环境位于一个目录.env中。如果使用的是其他目录，则可以通过环境变量VENV_DIR进行更改，例如VENV_DIR =“。custom-env”fab clean make。
Ubuntu
通过apt-get安装系统级依赖关系：
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sudo apt-get install build-essential python-dev git
macOS / OS X
安装***版本的XCode，包括所谓的“命令行工具”。 macOS和OS X预装了Python和git。
Windows
安装与用于编译Python解释器的版本相匹配的Visual Studio Express或更高版本。官方发行版是VS 2008（Python 2.7），VS 2010（Python 3.4）和VS 2015（Python 3.5）。
运行测试
spaCy带有一个广泛的测试套件。 首先，找出spaCy的安装位置：
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python -c "import os; import spacy; print(os.path.dirname(spacy.__file__))"
然后在该目录下运行。The flags--vectors,--slow 和--model是可选的，并启用额外的测试：
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＃make sure you are using recent pytest version
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python -m pip install -U pytest
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python -m pytest <
