从你贴的代码来看，出现“找不到方法”的报错，大概率是依赖项缺失或者模块引用方式不对，咱们一步步拆解问题来解决：

一、同一文件内（比如model.py）找不到方法的排查 #

1. 核心依赖未导入/定义
   你的tokenize函数里用到了deepcut.tokenize和stop_list，但代码里完全没看到这俩的来源——Python当然会报“找不到名称”的错误！
   赶紧补上：

   # model.py 开头先加这些
   import deepcut
   # 定义停用词列表（可以手动写，也可以从文件加载）
   stop_list = {"的", "了", "是", "我", ...}  # 替换成你的实际停用词
   

   另外，CountVectorizer和joblib也得导入，不然创建和保存转换器的时候也会报错：

   from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
   import joblib
   

2. 代码执行顺序问题
   好在你把tokenize定义写在了调用它的bow_transformer1前面，这部分没问题——记住Python是从上到下执行的，函数定义必须在调用之前，否则也会找不到方法。

二、跨模块（比如use_model.py调用model.py方法）的正确姿势 #

你现在在use_model.py里重复写了一遍tokenize，这不仅冗余，还容易因为stop_list、deepcut的定义不一致导致奇怪问题。正确做法是直接从model模块导入：

# use_model.py 里的正确写法
import deepcut
from model import tokenize, stop_list  # 直接导入model里的函数和变量

def preprocess(data):
    # 直接用导入的tokenize就行
    processed_tokens = tokenize(data["text"])
    # 你的预处理逻辑...

注意模块路径： #

• 如果model.py和use_model.py在同一个文件夹下，上面的导入直接生效；
• 如果不在同一目录，要么把model所在的文件夹加入Python环境变量，要么用相对导入（比如from .model import tokenize，但这要求你的代码是作为模块运行，不能直接双击执行脚本）。

三、加载保存的模型时的坑 #

当你在use_model.py里加载CountVectorizer1.pkl时，必须确保tokenize函数在当前环境中能被找到——因为joblib保存的转换器会依赖这个函数的定义。所以加载前一定要先导入model里的tokenize：

# use_model.py 加载模型的代码
import joblib
from model import tokenize  # 必须导入，不然加载时会找不到tokenize

bow_transformer1 = joblib.load('CountVectorizer1.pkl')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者patppd