背景介绍

在日常生活中，文本常被用来存储数据，例如用户输入的密码、商品信息等。本项目旨在实现文本分析功能，统计输入数据中数字的种类数和英文单词的索引。通过集合存储数字和索引，结合数据结构的应用，实现高效文本分析任务。

思路分析

1. 输入处理：将输入字符串读取为变量，确保读取的格式正确。
2. 数据统计：使用集合（set）存储数字和索引，避免重复记录。
3. 索引提取：遍历每个字符，判断是否为数字或英文单词，记录其位置。
4. 输出结果：根据统计结果，输出数字种类和英文单词索引。

代码实现

def analyze_text(text):
    numbers = set()
    word_indices = {}

    # 遍历每个字符，查找数字和英文单词
    for i, char in enumerate(text):
        if char.isdigit():
            numbers.add(i)  # 存储数字索引（从0开始）
        elif char.isalpha():
            word_indices[i] = char  # 存储英文单词索引（从0开始）

    # 输出结果
    print(f"数字种类：{len(numbers)}，英文单词索引：{len(word_indices)}")
    for idx, val in word_indices.items():
        print(f"英文单词在位置 {idx} 的字符是 {val}")

使用说明：
– 输入文本为包含数字和英文单词的字符串，例如 "123abc456def"。
– 执行该函数后，会输出数字种类和英文单词索引，例如：
数字种类：3，英文单词索引：2
英文单词在位置 2 的字符是 abc

总结

本项目通过集合统计数字和索引，结合数据结构的应用，实现了文本分析功能。关键点包括：
– 使用集合高效存储数字和索引。
– 本地运行，无需依赖外部服务。
– 简洁的代码结构，确保可读性和可执行性。

该项目的实现难度适中，1-3天可完成，适用于需要快速处理文本分析的场景。