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We have prepared a set of Editor's Choice Solutions. You will see them first after you solve the mission. In order to see all other solutions you should change the filter.

... 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, "Hay una cantidad...

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 are sjfhdskfhskd 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:

count_words("How aresjfhdskfhskd you?", {"how", "are", "you", "hello"}) == 3
count_words("Bananas, give me bananas!!!", {"banana", "bananas"}) == 2
count_words("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)

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CheckiO Extensions

CheckiO Extensions allow you to use local files to solve missions. More info in a blog post.

In order to install CheckiO client you'll need installed Python (version at least 3.8)

Install CheckiO Client first:

pip3 install checkio_client

Configure your tool

checkio --domain=py config --key=

Sync solutions into your local folder

checkio sync

(in beta testing) Launch local server so your browser can use it and sync solution between local file end extension on the fly. (doesn't work for safari)

checkio serv -d

Alternatevly, you can install Chrome extension or FF addon

checkio install-plugin
checkio install-plugin --ff
checkio install-plugin --chromium

Read more here about other functionality that the checkio client provides. Feel free to submit an issue in case of any difficulties.

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