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NLP Academy · Aula

Contando palavras e caracteres

Medições básicas de comprimento e frequência.

Contando palavras e caracteres é uma aula grátis de NLP Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de NLP Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de NLP Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

Measuring Text First

Before any fancy analysis, you measure text. Simple counts of characters and words already tell you a lot about a document. 📏

Count Characters With len

The len function returns how many characters a string holds, including spaces and punctuation.

text = "NLP is fun"
print(len(text))  # 10

Spaces Count Too

Remember that whitespace like spaces and newlines are real characters, so they are included in any character count.

Split Into Words

The split method breaks a string on whitespace and returns a list of words, your simplest path to word counting.

words = "one two three".split()
print(words)  # ['one','two','three']

Count the Words

Apply len to the list from split and you get the word count of the whole document.

words = text.split()
print(len(words))  # number of words

Split Is Naive

Plain split treats hello! as one word because punctuation sticks to letters. Good enough to start, but not perfect.

Count Sentences Roughly

A quick sentence estimate is to count periods, question marks, and exclamation points. It is rough but instantly useful.

n = text.count(".") + text.count("?") + text.count("!")

Average Word Length

Divide total letters by word count to get average word length, a small signal about how dense the writing is.

avg = len(text.replace(" ", "")) / len(words)

Counting Specific Substrings

The count method tells you how many times a substring appears, handy for tallying a single target word.

print(text.lower().count("the"))

Unique Words With a Set

Put the word list into a set and its length is the number of unique words, a measure of vocabulary richness.

unique = set(words)
print(len(unique))

Why Counts Matter

These statistics drive real decisions: spam filters flag odd lengths, and readability tools lean on word counts.

Quick Check

Test your grasp of basic Python text counting.

Recap: Counting Text

You can now count characters with len, words with split, unique words with a set, and rough sentences by punctuation. 🔢

Perguntas Frequentes

A aula “Contando palavras e caracteres” é grátis?

Sim — o texto completo de “Contando palavras e caracteres” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de NLP Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de NLP Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Contando palavras e caracteres”?

Medições básicas de comprimento e frequência. Você pratica NLP Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar NLP Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. NLP Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Contando palavras e caracteres”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de NLP Academy?

Sim. Cada aula de NLP Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Cadeias de caracteres, caracteres e codificações
  2. Lendo arquivos de texto no Python
  3. Contando palavras e caracteres
  4. Criando sua primeira tabela de frequência de palavras
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