用re模块统计一个段落中单词的数量（超过100个单词的段落）

在Python中，你可以使用`re`模块（正则表达式库）配合`split()`函数来统计一个段落中单词的数量。首先，你需要将段落按照空格或其他标准分隔符分割成单词列表，然后计算列表长度。下面是一个简单的示例：

import re

def count_words(paragraph):
    # 使用正则表达式匹配单词，忽略标点符号等非字母字符
    words = re.findall(r'\b\w+\b', paragraph)
    
    # 过滤掉长度小于等于100的单词
    long_words = [word for word in words if len(word) > 100]
    
    # 返回长单词的数量
    return len(long_words)

# 测试段落
paragraph_example = "这是一段超过100个单词的段落，其中包含一些非常长的单词，例如：elephant、斑马等。"

word_count = count_words(paragraph_example)
print(f"长于100个单词的单词数量：{word_count}")

相关问题

python用什么从word中提取英语单词

可以使用Python中的docx模块来从Word文档中提取英语单词。具体步骤如下：

1. 安装docx模块，可以使用pip命令在终端中执行：`pip install python-docx`

2. 使用docx模块打开Word文档，并获取所有段落的文本内容。

import docx

doc = docx.Document('example.docx')
full_text = []
for para in doc.paragraphs:
    full_text.append(para.text)

3. 使用正则表达式从文本内容中提取英语单词。

import re

words = []
for text in full_text:
    words += re.findall(r'\b[A-Za-z]+\b', text)

其中，正则表达式`\b[A-Za-z]+\b`用于匹配一个或多个英文字母组成的单词。最终得到的words列表即为提取出的英语单词。

注意，以上方法仅适用于提取纯文本内容的Word文档，如果文档中包含图片、表格等其他内容，需要进行额外处理。

使用【python】写【中文文本分析】的代码，需要导入用户自定义词典、用户自定义停用词，需要进行分词的段落保存在TXT里面。要求使用双向匹配的方法，不能用jieba库

要编写一个不依赖jieba库的中文文本分析代码，特别是涉及到用户自定义词典和停用词时，可以使用Python的正则表达式(re模块)以及一些基本的文本处理操作。这里是一个示例：

import re

# 用户自定义词典和停用词
custom_dict = "userdict.txt"  # 自定义词典路径
stopwords = set(["你的", "停用词"])  # 停用词集合

# 加载用户自定义词典
with open(custom_dict, 'r', encoding='UTF-8') as user_file:
    custom_words = {word.strip() for word in user_file}

def process_text(text_path):
    with open(text_path, 'r', encoding='UTF-8') as text_file:
        lines = text_file.readlines()

    processed_lines = []
    for line in lines:
        # 使用正则表达式拆分并过滤掉停用词
        words = re.findall(r'\b\w+\b', line)
        filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords and word in custom_words]
        
        # 双向匹配（如果有的话，可以根据需求实现）
        # 这里简单地保留非空词
        filtered_words = [word for word in filtered_words if word]

        processed_line = "/".join(filtered_words)
        processed_lines.append(processed_line)

    return processed_lines

# 示例
text_segmentation = process_text('your_text.txt')
for segmented_line in text_segmentation:
    print(segmented_line)

在这个代码示例中，我们首先加载了用户自定义的词典，然后逐行读取输入的TXT文件，使用正则表达式提取单词并去除停用词。如果你需要进行更复杂的双向匹配，可以根据具体需求调整`filtered_words`部分。