例子import re, collections    def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower())     def train(features):      model = collections.defaultdict(lambda: 1)      for f in features:          model[f] += 1      return model    NWORDS = train(words(file('big.txt').read()))    alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'    def edits1(word):      n = len(word)      return set([word[0:i]+word[i+1:] for i in range(n)] +                     # deletion                 [word[0:i]+word[i+1]+word[i]+word[i+2:] for i in range(n-1)] + # transposition                 [word[0:i]+c+word[i+1:] for i in range(n) for c in alphabet] + # alteration                 [word[0:i]+c+word[i:] for i in range(n+1) for c in alphabet])  # insertion    def known_edits2(word):      return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1) if e2 in NWORDS)    def known(words): return set(w for w in words if w in NWORDS)    def correct(word):      candidates = known([word]) or known(edits1(word)) or known_edits2(word) or [word]      return max(candidates, key=lambda w: NWORDS[w])

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