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……如果让我的指头漫无目的地在打字机的按键上面移动,那么我的长篇大论就可能变成一段明白易懂的话语。如果一队猿猴在许多打字机上乱按一气,它们也有可能写出大英博物馆里所有的书籍,它们这样做的机会肯定地比分子恢复到容器一半的机会要更多。

A. S. 爱丁顿,《物理世界的本质》,1927。

“福特!”他说,“外面有无数只猴子想要进来和咱们讨论他们创作的剧本《哈姆雷特》。”

道格拉斯·亚当斯,《银河系漫游指南》。 ...

让我们假设我们的猴子不断地打字,它们打出了各种各样的文字片段。我们来尝试找到其中有意义的词汇。

你将得到一些可能含有有意义的词汇的文本。你需要统计在给出文本中包含的词汇数量。一个词汇可能是一个整体或者另一个词汇的一部分。检查文本时不区分大小写,你需要检查的词汇将被以小写形式给出且不会重复。如果一个词在文本中出现多次,你只需要计数一次。

举个例子,文本:"How aresjfhdskfhskd you?",词汇:("how", "are", "you", "hello")。输出结果是3。

输入:两个参数。一段文字作为字符串(str)输入,一组词汇作为一组字符串(a set of strings)输入。

输出:文本中相关词汇的数量,整数(int)。

范例:

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

如何应用:Python在处理文本时有用且强大。这个任务是你未来可能编写的文字搜索工具的一个简单示范。

前提:
0 < len(text) ≤ 256
all(3 ≤ len(w) and w.islower() and w.isalpha for w in words)

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