给我一个预处理代码

以下是一个简单的文本预处理代码，包括了一些基本的文本清洗和分词操作：

import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')

def preprocess_text(text):
    # 转换为小写
    text = text.lower()
    # 移除特殊字符和数字
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)
    text = re.sub(r'\d+', '', text)
    # 分词
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    # 去除停用词
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    # 连接分词结果
    preprocessed_text = ' '.join(tokens)
    return preprocessed_text

这个函数接受一个字符串作为输入，然后执行以下操作：

1. 将字符串转换为小写。
2. 移除所有特殊字符和数字。
3. 对文本进行分词。
4. 去除停用词（如 is、the、and 等）。
5. 最终将分词结果连接成一个字符串并返回。