你不能在你的编辑器里运行python， 以后改变这种windows开发习惯， 用print代替调试。 不要在编辑器里运行， 要在命令行里运行。
以下分词工具均能在Python环境中直接调用（排名不分先后）。
1、jieba（结巴分词） 免费使用
2、HanLP（汉语言处理包） 免费使用
3、SnowNLP（中文的类库） 免费使用
4、FoolNLTK（中文处理工具包） 免费使用
5、Jiagu（甲骨NLP） 免费使用
6、pyltp（哈工大语言云） 商用需要付费
7、THULAC（清华中文词法分析工具包） 商用需要付费
8、NLPIR（汉语分词系统） 付费使用
1、jieba（结巴分词）
“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件。
项目Github地址：jieba
安装 ：
pip install jieba
使用 ：
import jieba
jieba.initialize()
text = '化妆和服装'
words = jieba.cut(text)
words = list(words)
print(words)
2、HanLP（汉语言处理包）
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
项目Github地址：pyhanlp
安装：
pip install pyhanlp
使用 ：
import pyhanlp
text = '化妆和服装'
words = []
for term in pyhanlp.HanLP.segment(text):
words.append(term.word)
print(words)
3、SnowNLP（中文的类库）
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。
项目Github地址：snownlp
安装：
pip install snownlp
使用：
import snownlp
text = '化妆和服装'
words = snownlp.SnowNLP(text).words
print(words)
4、FoolNLTK（中文处理工具包）
可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词。
项目Github地址：FoolNLTK
安装：
pip install foolnltk
使用：
import fool
text = '化妆和服装'
words = fool.cut(text)
print(words)
5、Jiagu（甲骨NLP）
基于BiLSTM模型，使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词抽取、文本摘要、新词发现等常用自然语言处理功能。参考了各大工具优缺点制作，将Jiagu回馈给大家。
项目Github地址：jiagu
安装：
pip3 install jiagu
使用：
import jiagu
jiagu.init()
text = '化妆和服装'
words = jiagu.seg(text)
print(words)
6、pyltp（哈工大语言云）
pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
项目Github地址：pyltp，3.4模型下载链接：网盘
安装：
pip install pyltp
使用：
import pyltp
segmentor = pyltp.Segmentor()
segmentor.load('model/ltp_data_v3.4.0/cws.model') # 模型放置的路径
text = '化妆和服装'
words = segmentor.segment(text)
words = list(words)
print(words)
7、THULAC（清华中文词法分析工具包）
THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）由清华大学自然语言处理与 社会 人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包，具有中文分词和词性标注功能。
项目Github地址：THULAC-Python
安装：
pip install thulac
使用：
import thulac
thu = thulac.thulac(seg_only=True)
text = '化妆和服装'
words = thu.cut(text, text=True).split()
print(words)
NLPIR（汉语分词系统）
主要功能包括中文分词；英文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；关键词提取；支持用户专业词典与微博分析。NLPIR系统支持多种编码、多种操作系统、多种开发语言与平台。
项目Github地址：pynlpir
安装：
pip install pynlpir
下载证书覆盖到安装目录，NLPIR.user 例如安装目录：/usr/lib64/python3.4/site-packages/pynlpir/Data
使用 ：
import pynlpir
pynlpir.open()
text = '化妆和服装'
words = pynlpir.segment(text, pos_tagging=False)
print(words)
pynlpir.close()
