如何优化这个函数以提高性能，特别是对于非常长的字符串?

为了优化`count_words`函数以处理非常长的字符串，你可以考虑以下几点：

1. **惰性求值**：如果你不需要立刻得到所有的单词，而是只需要结果，那么可以使用生成器（generator）。这可以在每次迭代时返回一个单词，而不是一次性加载整个列表。

import re

def word_generator(input_string):
    for match in re.finditer(r'\b\w+\b', input_string.lower()):
        yield match.group()

def count_large_strings(input_string, chunk_size=8192):  # 分块处理大字符串
    word_count = 0
    iterator = iter(word_generator(input_string))
    while True:
        chunk = next(iterator, None)  # 取出下一个单词，如果没有更多就返回None
        if chunk is None:
            break
        word_count += 1
    return word_count

2. **分块读取**：如果输入字符串过大无法一次性装入内存，可以按照一定大小（比如`chunk_size`）逐块读取和处理。

3. **缓存**：如果多次对相同的输入进行计数，可以考虑使用缓存机制（如`functools.lru_cache`），避免重复计算。

4. **硬件加速**：对于特别大的数据集，可以考虑使用并行计算库（如`multiprocessing`）或者利用GPU的并行能力，但这需要更复杂的编程环境和额外的资源。