请注意，尽管WordNet并没有全部英语单词，但《牛津英语词典》又如何呢？ （ http://developer.oxforddictionaries.com/ ）。根据您的项目范围，它可能是一个杀手级的API。

您是否尝试过查看Grady Ward的Moby？ [link]（ http://icon.shef.ac.uk/Moby/ ）。

您可以将其添加为NLTK中的词典（请参见第2.1节中有关“加载自己的语料库”的注释）。

from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader
corpus_root = '/usr/share/dict'
wordlists = PlaintextCorpusReader(corpus_root, '.*')

要么：

from nltk.corpus import BracketParseCorpusReader
corpus_root = r"C:\corpora\penntreebank\parsed\mrg\wsj"
file_pattern = r".*/wsj_.*\.mrg"
ptb = BracketParseCorpusReader(corpus_root, file_pattern)

什么这个 。您将需要编写自己的解析器，但是鉴于数据的格式设置，这应该是微不足道的。

除了模块以外，您还可以依赖其他离线/在线资源，例如xml，json，api等。

1. https://github.com/adambom/dictionary [json文件]

2. http://dictionary-api.cambridge.org [REST api]

3. http://glosbe.com/a-api [REST api]

4. http://developer.oxforddictionaries.com/developer-resources/api-reference-guide/intro-using-the-oxford-dictionaries-api/ [REST api]

5. http://www.ibiblio.org/webster/ [XML，开源]

python NLTK具有WordNet接口，这正是您所需要的。 http://www.nltk.org/howto/wordnet.html

编辑：OP没有指定他对常用词的请求，因此排除了WordNet，直到我发布了此答案。由于此答案反而令人反感，因此我将其保留在此处。

Wordnik似乎有一个不错的API，以及一个漂亮的Python模块 。它具有定义，例句等，因此您应该被覆盖。它也确实有常见的词，例如“如何”，“应该”和“可能”。