首先我们来看一下让人尴尬的几个outcome
如果说我们有一个需求要精确过滤出一些英语单词，那么原生字符串方法根本不能达到要求，那么我们就需要找其他方法了:
pyenchant
1 installing PyEnchant
pip install pyenchant
如果安装不成功，提示C库缺失之类的，可以先执行以下命令：
sudo yum install enchant
or
sudo apt-get install enchant
然后再次：
pip install pyenchant
安装好enchant之后，在使用pip安装pyenchant即可。但是在python中使用enchant时，会发现刚刚装好的enchant没有安装默认字典。这就需要另外安装常用英语字典，来支持pyenchant的正常使用，使用如下指令：
sudo yum install aspell-en
sudo yum install enchant-aspell
2 基础用法
2.1 创建和使用Dictionary Object
在PyEnchant中最主要的就是Dict对象，我们可以使用它来检查单词的拼写是否正确，同时还可以对拼写错误的单词提供几个可能的正确拼写。
首先介绍如何创建Dict对象，并用其检查某个单词的拼写：
>>> import enchant
>>> d = enchant.Dict("en_US")
>>> d.check("Hello")
True
>>> d.check("Helo")
False
>>> d.check(x)
False
>>> d.check(y)
False
>>>
创建Dict对象可以使用如下方式：
方法 描述
d = enchant.Dict(language) 使用指定语言创建Dict对象
d = enchant.request_dict(language) 使用指定语言创建Dict对象
d = enchant.request_pwl_dict(filename) 只用本地文件中的词汇创建Dict对象
d = enchant.DictWithPWL(language, filename) 将内置某语言以及本地文件中的词汇合并来创建Dict对象
注意上述方法中用到了本地文件filename，文件中每一行只存放一个单词。
enchant模块还提供了如下几个关于语言的方法：
方法 描述
enchant.dict_exits(language) 查看当前enchant模块是否支持某种语言
enchant.list_languages() 查看当前enchant模块支持的所有语言
Dict对象有如下方法与属性方便用户使用：
方法or属性 描述
d = enchant.Dict(language) 指定语言创建一个Dict对象
d.tag 当前Dict使用的语言
d.check(word) 检查word的拼写是否正确
d.suggest(word) 对拼写错误的word提供几个正确拼写的单词
>>> import enchant
>>> d = enchant.Dict("en_US")
>>> d.tag
'en_US'
>>> d.check("Hello")
True
>>> d.check("Helo")
False
>>> d.suggest("helo")
['hole', 'hello', 'helot', 'halo', 'hero', 'hell', 'held', 'helm', 'help', 'he lo']
>>> enchant.dict_exists("aa")
False
>>> enchant.dict_exists("en_US")
True
>>> enchant.list_languages()
['de_DE', 'en_AU', 'en_GB', 'en_US', 'fr_FR']
2.2 检查一段文本的拼写
这里使用enchant.checker中的SpellChecker类来解决对一整段文本中的单词进行拼写检查
>>> from enchant.checker import SpellChecker
>>> chkr = SpellChecker("en_US")
>>> chkr.set_text("This is sme sample txt with erors.")
>>> for err in chkr:
... print "ERROR", err.word
...
ERROR sme
ERROR txt
ERROR erors
2.3 英语分词器（Tokenization）
将英语文本进行分词，返回结果格式(word, pos)，其中pos是word在整个文本中出现的位置
>>> from enchant.tokenize import get_tokenizer
>>> tknzr = get_tokenizer("en_US")
>>> [w for w in tknzr("this is some simple text.")]
[('this', 0), ('is', 5), ('some', 8), ('simple', 13), ('text', 20)]