Pythonで簡単に文字数をカウントする方法と活用方法8選

# 文字列を定義
text = "Python programming is fun!"

# 文字数をカウント
character_count = len(text)

# 結果を表示
print(f"文字数: {character_count}")

# 空白を含む文字列を定義
text_with_spaces = "  Python  is  awesome!  "

# 空白を除去して文字数をカウント
character_count_no_spaces = len(text_with_spaces.replace(" ", ""))

# 結果を表示
print(f"空白を除いた文字数: {character_count_no_spaces}")

# サンプルテキスト
sample_text = "Python is a powerful programming language. Python is versatile and easy to learn."

# 'Python'の出現回数をカウント
python_count = sample_text.count('Python')

# 'a'の出現回数をカウント
a_count = sample_text.count('a')

# 結果を表示
print(f"'Python'の出現回数: {python_count}")
print(f"'a'の出現回数: {a_count}")

'Python'の出現回数: 2
'a'の出現回数: 4

# サンプルテキスト
sample_text = "Python is great. python is versatile. PYTHON is powerful."

# 大文字小文字を区別してカウント
python_lower = sample_text.count('python')
python_title = sample_text.count('Python')
python_upper = sample_text.count('PYTHON')

# 結果を表示
print(f"'python'の出現回数: {python_lower}")
print(f"'Python'の出現回数: {python_title}")
print(f"'PYTHON'の出現回数: {python_upper}")

# 合計回数
total_count = python_lower + python_title + python_upper
print(f"'python'の総出現回数（大文字小文字区別）: {total_count}")

'python'の出現回数: 1
'Python'の出現回数: 1
'PYTHON'の出現回数: 1
'python'の総出現回数（大文字小文字区別）: 3

# 大文字小文字を区別せずにカウント
case_insensitive_count = sample_text.lower().count('python')
print(f"'python'の総出現回数（大文字小文字区別なし）: {case_insensitive_count}")

import re

# サンプルテキスト
text = "Hello, world! This is a sample text. It contains numbers like 42 and symbols like @#$."

# 単語をカウント
word_count = len(re.findall(r'\b\w+\b', text))

print(f"単語数: {word_count}")

# ファイルパスを指定
file_path = "sample.txt"

# ファイルを開いて内容を読み込む
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    content = file.read()

# 文字数をカウント
char_count = len(content)

print(f"ファイル内の文字数: {char_count}")

# 文字列のリスト
string_list = ["Hello", "Python", "Programming", "Is", "Fun"]

# リスト内の全ての文字数をカウント
total_chars = sum(len(s) for s in string_list)

print(f"リスト内の総文字数: {total_chars}")

# 各文字列の文字数も表示
for string in string_list:
    print(f"'{string}': {len(string)} 文字")

リスト内の総文字数: 26
'Hello': 5 文字
'Python': 6 文字
'Programming': 11 文字
'Is': 2 文字
'Fun': 3 文字

import unicodedata

def count_characters(text):
    return sum(1 for char in text if not unicodedata.category(char).startswith('M'))

# 混在テキスト
mixed_text = "こんにちは、World! 123"

char_count = count_characters(mixed_text)
print(f"文字数: {char_count}")

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def analyze_seo(url):
    # ウェブページの内容を取得
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # タイトルの文字数をカウント
    title = soup.title.string if soup.title else ''
    title_length = len(title)

    # メタディスクリプションの文字数をカウント
    meta_description = soup.find('meta', attrs={'name': 'description'})
    meta_description_content = meta_description['content'] if meta_description else ''
    meta_description_length = len(meta_description_content)

    # 本文の文字数をカウント
    body_text = soup.body.get_text() if soup.body else ''
    body_length = len(body_text)

    print(f"タイトルの文字数: {title_length}")
    print(f"メタディスクリプションの文字数: {meta_description_length}")
    print(f"本文の文字数: {body_length}")

# 使用例
analyze_seo('https://example.com')

タイトルの文字数: 20
メタディスクリプションの文字数: 150
本文の文字数: 5000

import re

def evaluate_readability(text):
    # 文章を文に分割
    sentences = re.split(r'[.!?]+', text)
    # 空の文を除去
    sentences = [s.strip() for s in sentences if s.strip()]

    # 単語数をカウント
    words = re.findall(r'\b\w+\b', text)
    word_count = len(words)

    # 平均文長を計算
    avg_sentence_length = word_count / len(sentences)

    # 長い単語（6文字以上）の割合を計算
    long_words = [w for w in words if len(w) >= 6]
    long_word_ratio = len(long_words) / word_count

    print(f"総単語数: {word_count}")
    print(f"平均文長: {avg_sentence_length:.2f}単語")
    print(f"長い単語の割合: {long_word_ratio:.2%}")

# 使用例
sample_text = "Python is a versatile programming language. It is widely used in various fields such as web development, data analysis, and artificial intelligence. Many beginners find Python easy to learn due to its simple syntax."
evaluate_readability(sample_text)

総単語数: 31
平均文長: 10.33単語
長い単語の割合: 29.03%

import csv
import re

def clean_csv(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r', newline='', encoding='utf-8') as infile, \
         open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as outfile:
        reader = csv.reader(infile)
        writer = csv.writer(outfile)

        for row in reader:
            cleaned_row = [clean_text(cell) for cell in row]
            writer.writerow(cleaned_row)

def clean_text(text):
    # 前後の空白を除去
    text = text.strip()
    # 連続する空白を1つに置換
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    # 数字以外の文字を除去（例として）
    text = re.sub(r'[^0-9]', '', text)
    return text

# 使用例
clean_csv('input.csv', 'output.csv')
print("データクレンジングが完了しました。")

try:
    text = "こんにちは、世界！"
    with open('output.txt', 'w') as f:
        f.write(text)
except UnicodeEncodeError:
    print("UnicodeEncodeErrorが発生しました。")
    with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(text)
    print("UTF-8エンコーディングで保存しました。")

UnicodeEncodeErrorが発生しました。
UTF-8エンコーディングで保存しました。

def count_chars_in_large_file(file_path):
    def char_generator(file_path):
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                for char in line:
                    yield char

    char_count = sum(1 for _ in char_generator(file_path))
    return char_count

# 使用例
file_path = 'large_text_file.txt'
total_chars = count_chars_in_large_file(file_path)
print(f"総文字数: {total_chars}")