Découpage de mots
Exercice
Pour analyser automatiquement les débats entre des orateurs, on vous demande de coder une fonction découpe_mots qui renvoie la liste des mots de 4 lettres ou plus dans une chaine de caractères discours passée en paramètre.
On suppose que la chaine discours a été renvoyée par une fonction de reconnaissance vocale qui ignore la ponctuation et ne renvoie que des lettres minuscules sans accent ainsi que des espaces.
Le discours se termine aussi par une espace.
La Fonction split est interdite dans cet exercice.
Exemples d'utilisation
>>> discours = "je peux vous dire aujourd hui mes amis qu en depit des difficultes et des frustrations actuelles j ai quand meme fait un reve c est un reve profondement enracine dans le reve americain "
>>> decoupe_mots(discours)
['peux', 'vous', 'dire', 'aujourd', 'amis', 'depit', 'difficultes', 'frustrations', 'actuelles', 'quand', 'meme', 'fait', 'reve', 'reve', 'profondement', 'enracine', 'dans', 'reve', 'americain']
>>> test_2 = "abcd azerty xyz azerty "
>>> decoupe_mots(test_2)
['abcd', 'azerty', 'azerty']
Tronquer ou non le feedback dans les terminaux (sortie standard & stacktrace / relancer le code pour appliquer)
Si activé, le texte copié dans le terminal est joint sur une seule ligne avant d'être copié dans le presse-papier
.128013 x/.r;nbylaeu)dV63m?(P+02è-],59fq!7B8 _o=pcwgv41kRéhtsSCDj[i: 050o0l0!0k0+0j0#0L0Q0j0k0#0#0O010!0+0P010406050#0m0s0s0k0e0i040$0N0j0m100N0g0L020k0s0P0f0L0X0l1a0e0G0m0l0#050c17191b1d150P04051I1B1L0c1I150o0+0T0^0`0|0~0Z0+0S0Z0j1Z0Z0!13050:0h0j0l1U0{0}011Y1!1$1!0!1,1.1*0!0e1J0!0Z1:1W010F0=0l0g1o0l010^1g0#0P0k0g0~0y1*2g2i241=271.2a0s2c040a0L0v0e0N0P0N0#0+1j1l0.2e0e0e0l0Q2G1B2n0g1J0c222S1 21201+0o2p0~1$0g292D1*1R1T0_1;2$0+2(0g0N2,1*0P2L1J2Q2S2}162h1l2.252?0e1a0j130L0V2P3114302o331=3537390y3c2i3e2Q2#013j0k38040L0r3n2R153q3h0~3t3v0L0U3z3p313r3F390D3J3B3L3D3s0N363u390q3Q3f321V3i3V3k3w0I3!3C3%3E3)3X3w0K3-3S3/3U3W3G0E3^3g3`3N040V0x3 3$2/3{3*0V3b1C3d1M2{1B2,2V0o212!3T0Q2@2v0-1S1J2`0l2|4e4d3o054o0.4w40480W130.0F3J3#3r0R394K3.480g0F4H0Y4o0m0P0l0M0s0N0!1A4y2R4L3T12040u4P3_4R4H0+0#4W0e4(2 4Q254-0n0,3Q0L530L4+41134#4%3J554}1=0N130O5b564R0h131$0#0!4:4E4~130u0n52545j34584$5i5d0~5f045h4)3w5y1=0#2l0401015w535K0~4G040F3V5C4;5z040Q1b0k2N0z2L5Z5r5e4N042;5-475#1R4^0N0m4`5q5@1=4-515I0654655c5!1=5V0+4J5I675.3E135%0e5)0!5+0l5?3r5F0H5H2}6e5 0~5M132d5Q5I5T01615R66656C0g5A5p6d6C5F0w6s3d6u3M6h5(5*5,636G5S5D015V0l0?6n6B6#6E6Y6Z6H6#6a6c6t6I5l042s5~3r4-4/6+686g04596|4,135v6M6#5F020S0!0f6Q3o6S3T0s0+133I706f6D13622}646/6Z6I6K4{4e7a130d7557040k0P4Y0g0o7E486~7M5#747o6v7q04787t7v5x6#6J735B7971015F7g2R7i3`6x5O6A7X7Z7)5V2L0!5|0g6o3T7#597z3o150c4B4v4f870c4i1B0!4k8c2Y2T0k1-894i1H4D7T2L0s0M0F0k0W4Z0Z0r131t1v1x1z0L7s4x1P4r2-3`0k0o4#0g2F0+1k0L104-1H3r8K8M8O1k0A100!1}040p0l4`8P1l5X0g2N8,2(0j1.1M3e1I0(2i0@0m1l5o0i1.0L8.8:1k8=0C0L8Q1i0=4@1/4A4p042g1$6L863w0u1a4@0^000Y0:2F0L2;0!8*1R0!0L0)0m5o1u299A2C5|0^0/0L0l0b8*0Q0+0Q0l0n7D1O3e2,3r1@1#1%1)8n3r2r292b132x0$0Q0e119A0v0i221k4K4u8n2~4e9l6C5V4I7P1=5:557S3M4T040o4V5{4Y4!4$824*6,5ta4725_4_ai9(767V8E836:7^137`7|7~3`4-0*am3s6KaB4F135X0eaI7Q7%6@7a5:5=7(7p7#ao5{5}a83T5F9V4|7)7#9i2FaF6~7W6Ra1136baN3i6_6{a!aCala{4=7$6La(7p4 a@5E137c7e7,5J6#7k7ma-130B3!859g882S8l1K2|1 1k0S048z1b8B4{bq0gbs8^150m0j3e1$1J9laX5|0#0da+0!0u6z789l2e4X9ebI4@ap1BbS8~0+8B2u0g9A0k0m0b9M2n9SbL1BbG15bG9f4CbJ4`bM0P9j5ubZ9gbT4Y55bW5`bKc14C0Lb+b-1z2hb:980#b+4%0L2I1_2(981,bD0k2Gb;0cb?1BbD3e8a4s840.9t0?9X1S8V8L1k8Y1l0h1k9D138U3T8WcK2G8!2F8%0JcO4(8G1I0%0N199G930;2L0L2E0L929x0b9x9v8N103u9Fb)0L2`2B2D0Y0L2(932;4@ci9u2h0@2h0e0L8~1/ce5)1/0tbB4h4s.
# Tests(insensible à la casse)(Ctrl+I)
(Alt+: ; Ctrl pour inverser les colonnes)
(Esc)