... Si dejo a mis dedos caminar ociosamente sobre las teclas de una maquina de escribir podría pasar que mi
renglón tenga una sentencie inteligible. Si un ejercito de monos estuviese cencerreando en maquinas de escribir
podrían escribir todos los libros en el Museo Británico. La posibilidad de que lo hagan es decididamente más
favorable que la posibilidad de que las moleculas vuelvan a la mitad del vaso.
A. S. Eddington. The Nature of the Physical World: The Gifford Lectures, 1927.
A. S. Eddington. La naturaleza del mundo físico: las lecturas Gifford, 1927.
"Ford!" él dijo,...
Supongamos que nuestros monos están tecleando, tecleando y tecleando,
y han producido una amplia variedad de segmentos cortos de texto. Intentemos revisarlos en busca de la inclusión
de palabras legibles.
Se te da algún texto que potencialmente incluye palabras legibles. Debes contar cuantas palabras están incluidas en el
texto proporcionado. Una palabra debería estar completa y podría ser parte de otra palabra. Mayúsculas o mínusculas en
el texto no importan. Las palabras son dadas en mminúsculas y no se repiten. Si una palabra aparece varias veces en el texto,
sólo debe ser contada una vez.
Por ejemplo,
texto - "How aresjfhdskfhskd you?", palabras - ("how", "are", "you", "hello").
El resultado sería 3.
Entrada: Dos argumentos.
Un texto como caracter (unicode para py2) y palabras como un set de caracteres (unicode para py2).
Salida: El numero de palabras en el texto como un entero.
Ejemplo:
countWords("How aresjfhdskfhskd you?", ["how", "are", "you", "hello"]) == 3
countWords("Bananas, give me bananas!!!", ["banana", "bananas"]) == 2
countWords("Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit.",
["sum", "hamlet", "infinity", "anything"]) == 1
Cómo se usa:
Python es un lenguaje útil y potente para el procesamiento de texto.
Esta misión es sólo un ejemplo simple del tipo de herramientas de busqueda en texto que puedes construir.
Precondicion:
0 < len(text) ≤ 256
all(3 ≤ len(w) and w.islower() and w.isalpha for w in words)