Découpage de mots⚓︎
Pour analyser automatiquement les débats entre des orateurs, on vous demande de créer une fonction decoupe_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.
Fonction split
interdite
La fonction split
permet de découper une chaîne de caractères à chaque occurrence d'un caractère passé en argument.
Cette fonction est interdite dans cet exercice.
Exemples
>>> 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
.65038.9875.128013lS]etÀ-d5!f18umaèg,_/R=Vin
6)yàqPhcD[(Mbsx.p;r4j'C90"ov+w73Ok:é 2I030e0a0b0m0v070L0+0F070m0L0L0t0X0b0v0O0X020x030L0k0l0l0m0Q0A02080Y070k110Y0w0+000m0l0O0P0+0s0a1b0Q0C0k0a0L030r181a1c1e160O02031J1C1M0r1J160e0v0Z0_0{0}0 0E0v0o0E071!0E0b14030;0K070a1V0|0~0X1Z1#1%1#0b1,1.1*0b0Q1K0b0E0_1h0L0O0m0w0 0,0X1:1X0X0h0?0a0w1p0a1*26282d1=2g1.2j0l2l02060+0D0Q0Y0O0Y0L0v1k1m0/240Q0Q0a0F2G1C2n0w1K0r222S1 21201+0e2p0 1%0w2i2D1*1S1U0`1;2$0v2'0w0Y2+1*0O2L1K2Q2S2|17271m2-2e2=0Q1b07140+0i2P30152 2o321=3436380,3b283d2Q2#0X3i0m37020+0%3m2R163p3g0 3s3u0+0R3y3o303q3E380f3I3A3K3C3r0Y353t380y3P3e311W3h3U3j3v0$3Z3B3$3D3'3W3v0j3+3R3-3T3V3F0V3?3f3^3M020i0W3}3#2.3_3(0i3a1D3c1N2`1C2+2V0e212!3S0F2?2v0.1T1K2_0a2{4c4b3n034m0/4u3~460(140/0h3I0+3!3L0h4F2M0Y0k0O0a0q0l0Y0b1B4w2R4K3S13020I3I4!3 4F0v0L4m0k0Q4X2~3,464$0z0)3P0+4|4J4?33144U4W4I4)460Y140t544 3h0K141%0L0b4(5b0 4$0I0z4{4}555002525a3@56585u4C2e0L2b02001y4V0P5E0k5G5o4|5q1=4E020h3U5y455r0F1c0m2N0a2L5T3q0Y0#142:5$3S0w4+4-4P4:5i5v2e4$4`4Y154}5|4~5?5O5)4H5`5~5z3h145W0Q5Y0b5!0a5+3^57020g59635N0 5B145I5G1n5F0b0P5=655k145_2|0x5}6C645U665s4V6e5w020!6j2|6E3L675X5Z5#5`6B6D6l0X5P0a0@6d5`6Y5^5L6D5M5j6Z616J335d022s6v6F6x4%6^6Q6H5h6'6-4^6:1=6g000o6t6N3c6P3S0l0v143H705 6`6z3c6W6+6C6Y5-6~4;4c6-6g0N6|5,140m0O4R0w0e7x3^5l7F467q5t7h6w0X726V7n5p6-7K6I6k7u5x7W7i0X6n5D6s5H7'6*6Y5P2L0b4/0w733D514V7s3n160r4z4t4d7}0r4g1C0b4i822Y2T0m1-7 4g1I4B6_0X2L0l0q0h0m0(4S0E0%141u1w1y1A0+7k4x1P3d0E0i0+0v0e0 0Z5!2E1l0d5R0w2N0v1l2'071}020u8G8N1m8K8M8O6#1.030m3q0E0a0m0/0Q2%4E0+0E2L0h0 018F4:8V8J1l8Y0w8P1}0+110b1.0 0D5!1b2;0b0+8-1405041C0m2S8z3d1J0G280^0k1m5g0A1.0+8X2G8P0p0+1l0+1j0?4,1/4y4n02261%6 7|3v0I1b4,0_0T0*0;2F8B0w6b0Q1S9a0S0k5g1v2i9a2C4/0_0:0+0a0M5!0F0v0F0a0z7w8x1R1T8'1'1_1(2m7!2r2i2k142x080F0Q129a0D0A221l4(4s8d2}4c9M7+4N626O7p4M020/4.4R4T7@7I5@144'7M8e7q1S5/4/7^4Z71144_7*6-7,0:7/7;7O140HaB6G7LasaR145R0QaV7U6 a$7!5'5)7:7Z7NaH4,4.5;aF5%149{4=7!7q9J2FaZ6`5maV5P0var7a7p6=6@a{4#aDb43r7?a,7t7!7Pa-7N75770P793n7b3^7d7fbi4$093Z7{9H7~2S8b4p2,3^8*4U0w2F8V9112141I3qbM1lbP8I928R8q1c8s1N3d0k073d1%1K9MaIa_0L0Nb20b0I2c0X5nbE4A244Q9Fb/a^5:4X9M9BbO8s2u9X0+0m0k0M9/2n9^b=1Cb-16b-9G4Ab:c4b?0O9Kb6b}4tb 4R4Jc2aJa`c6cdcf1A27ci9y0Lcd4W0+2I1_2'9y1,b*0m2Gcj0rcl1Cb*3d804q168z8B8D0X8^8H0w0d0m8F0F0d0S0Y2:148T8_9Ac;2McA9Hc^5*cw1K8%3S8(8*5!9c8/8;8?c-8`c c?d35-bR930a9597289)9b2:5P9e9g9i0i9k020-9?9y0{0+0K4P0`1/9+0Q240w5g0Q0k0v2Lc70+52cg9aa_6b0+1s0e9n9bdKdS1/0/0^5W0^c~cO8t520^0e0T9p1/0Z2:770=2'd;d(1{2LcX1Q1L020J0=d@d'171 1l0oav0TcMe40+2E7.cV8V4;ee0weg9ycPef1z0^dH0kdJ0^diccc^1je1686a0nekd%dOc71/0F0Ed d+dK1i0^2i0+ct9%0+0o697D0adEd7eR2:1/1A9a2L4m0O0v0*1/2:0b0*e$3t9(cb0B0_eR8s915:0+0I0F0Te.dU0Y0K0S9.0v1a0k881.9`0+0'1m0=2u699V0*d|9Y9b8%e:2B0ve-9X0veKd+0kcO0*0KeGcPe*eS9{e61J0Df59^0{9y9Aabe@eOdt9'0+d|0/eud'0{8s8Q1/c~eFd!0b4P0^1.0^4U0Q9^cF0+f0eQ0mf3f;9,2IezdJ0N0+0-070+0w0T0AcceY0|eHfz0ag70cfw9u2:fV311h9tf@dV3Uf{ceccc=d14Adk1C9MfO3d2+9 1^1'1)8d3qa52t2va9abad2yag0Eai6'ak3!am4xaoa%av0ababvat4Nax4Sd?bAbhbf4*avc3aKg=02aP7Q7Sb0bkaL3v6Y6gbu2Rbw7Jbd4,bl4xaN4%b|6A5|7p5e0:1 1AaVh6a*hb5gg|cvhih07N5Pa(a*6R696T6%bp8ea/02d4hG6}cqg{g@4@6y6*hjg(b9hB02eIhEhp146iaV7$6p6t6r5J6tg|8v3z7R6,h16?hme4bi7vbi7q7A7C7EhPaC6{i06GhY9YhFbm7Nbo7l6+ap026#0Li7hebnhRg 7RidhVa=aGbd2ihuh{hle3hoi36`hhbb7X5Dbsh7h46-by027ga i9ikhwh:hxaGh2h_a}iu02h}2ih iL8e7Hiy7#5Ch(7(h+6ui%h`i%7qgDi%i$i!6}1.iwh36(aOiA7_iPhkh?i`h!02iFh96;5ehchui~h/iQ3qaS7.0Qa;hL7y7rbDao1P4ec%0ZdA0Uhmd{8U9Afa220*3U0vc9ds2u0?1.4/e(9/f,el5!0=9a1 0n9o119teM9ofo1jdT5W0e2LgG7`0/9U0@02.
# Tests
(insensible à la casse)(Ctrl+I)