Python是一种高级语言，它的功能非常强大和全面，其中最重要之一就是它的文本处理能力。文本处理对于自然语言处理以及大数据分析都有着非常重要的作用。Python的标准库提供了字符串操作的基本函数和方法，同时也有一些非常出色的第三方库可以用于文本处理。本文将介绍一些好用的Python文本处理第三方库。
一、NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit)是一个免费的Python库，它提供了从语言学角度分析文本的工具。该库包括语料库，分类器，标注器等等工具。它拥有强大的文本处理特性，例如分词、词形还原、词性标注、文本分类、情感分析等。
例如分词：
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
text = "Hello, World! How are you doing today?"
print(word_tokenize(text))
#output: ['Hello', ',', 'World', '!', 'How', 'are', 'you', 'doing', 'today', '?']二、spaCy
spaCy是一个非常流行的Python自然语言处理库，它的设计非常注重效率和速度。在处理较大型数据时，效率方面足够体现出其优越的性能。它快速且准确地分析文本，并提取出文本中的实体和关键字。比如，spaCy可以快速判断句子中的人名、地点、时间等实体。
例如提取实体：
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = "Mark and John are working at Google in London"
doc = nlp(text)
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
#output: Mark PERSON John PERSON Google ORG London GPE三、TextBlob
TextBlob是一个基于NLTK库的扩展库，它包含了一系列文本处理功能，可以进行分词、情感分析、情感极性、名词短语提取等等任务。这个库的最大优势在于其简洁易用的API，即使无Python编程经验的人也可以很快上手。
例如情感分析：
from textblob import TextBlob
text = "I had a wonderful time today!"
blob = TextBlob(text)
print(blob.sentiment)
#output: Sentiment(polarity=1.0, subjectivity=1.0)四、PyPDF2
PyPDF2是一个处理PDF文件的Python库，它提供了多种功能：从PDF文件中获取文本、合并、分割、旋转和密码保护等。这个库使得我们可以轻松地将PDF文档中的信息提取出来，以便进行文本分析。
例如读取PDF文件:
import PyPDF2
pdf_file = open('document.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
for page_num in range(pdf_reader.numPages):
text = pdf_reader.getPage(page_num).extractText()
print(text)五、gensim
gensim是一个主题建模库，它可以从大量的文本数据中进行语义分析，帮助我们挖掘出主题，从而对文本进行分类和汇总。gensim的实现方式很聪明，它首先将每个文本转换为基本的向量表示，然后进行主题建模。创建一个向量表示使得文本可以容易地用于一些模型，产生令人满意而准确的结果，以便进一步的分析。
例如创建LDA模型：
from gensim import corpora, models
documents = ["This is a text", "And another text"]
texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)