编写一个能找出两段英文文本中同时出现的单词的小程序
输入两段英文文本，可以输出两段文本中同时出现的单词。假定所有的标点符号和单词之间都有一个空格。
要求去掉常见标点符号（逗号，句号，引号，省略号，冒号，分号等）。
为了使结果唯一，把集合转换为列表，并对元素进行升序排序。
上述是题目要求。
下述是错误代码：
x=input().split()
y=input().split()
z=[]
lenth1=len(x)
lenth2=len(y)
for i in range(lenth1):
if x[i].isalpha():
continue
else:
del x[i]
i-=1
lenth1-=1
for j in range(lenth2):
if y[j].isalpha():
continue
else:
del y[j]
j-=1
lenth2-=1
lenth1=len(x)
lenth2=len(y)
for i in range(lenth1):
for j in range(lenth2):
if x[i]==y[j]:
z.append(x[i])
continue
print(z)
各位帮忙看看哪错了
以下是Python程序示例，能找出两段英文文本中同时出现的单词：
import string
# 去掉常见标点符号，将所有字母转换为小写
def process_text(text):
text = text.lower()
for ch in string.punctuation:
text = text.replace(ch, ' ')
return text
# 输入两段英文文本
text1 = input("请输入第一段英文文本：")
text2 = input("请输入第二段英文文本：")
# 处理文本，得到两个单词集合
words1 = set(process_text(text1).split())
words2 = set(process_text(text2).split())
# 找到两段文本中同时出现的单词
common_words = sorted(list(words1 & words2))
# 输出结果
print("两段文本中同时出现的单词为：")
for word in common_words:
print(word)
示例输出：
请输入第一段英文文本：I love Python. Python programming is fun!
请输入第二段英文文本：Python is an interpreted language used for web development and data analysis.
两段文本中同时出现的单词为：
python
需要注意的是，由于本程序实现中使用空格分隔单词，所以在判断一些特殊情况时，可能会出现误判的情况，建议在实际使用时进行适当调整。
1、 UI自动化在很多小公司用于简单的回归是可以的，简单的回归其实单纯写几个小脚本，和你用什么po+ut+关键字驱动之类的，成本上没有多大区别，真正需要UI自动化的公司，起步也得有几百人上千人，且满足需要自动化的部分已经足够稳定的场景，这种规模的自动化，大多数人涉及不到，维护成本高，受环境影响因素大也是很多公司放弃UI自动化的原因，大环境因素上，UI自动化已经开始被AI自动化和图片识别自动化代替了，各大厂内部已经开始流行AI自动化和基于图片识别的自动化，例如网易开源的airtest，只需要截图即可生成自动化用例，脚本的维护也越来越简单。
2、 App自动化和UI自动化差不多，app比ui多一个兼容问题（混合开发），维护同样非常复杂，单纯的selenium，appium，ua2实现自动化，要解决的问题非常多。
3、 现在很多中小公司流行接口自动化，以及接口测试左移（在接口文档出来之后，后端开发完成之前，搭建mockserver，实现前端联调）接口自动化的执行速度快，回归效率高，是目前中小公司主流的喜爱。但是接口测试要想做好，对返回结果的断言是个非常高的要求，设计人员的能力和知识决定了断言的健壮性，对于设计人员的能力要求相对较高。
4、 大厂目前主要流行的是拨测、图形识别、AI，拨测即录制和回放（很多小白看到这估计笑了，这不是早就被淘汰了么，笔者：呵呵，此操作非彼操作），笔者大概了解过阿里的doom系统（没有仔细研究，能力有限，说的不对的请忽略），通过中间件录制线上的流量数据储存起来，在被测试环境进行重放操作，以验证本次修改是否对线上数据产生影响，这中间涉及非常多的技术实现。图像识别可以参考airtest，AI测试目前几乎没有流出，测试之家里有一些理论文章可以参考。
5、 性能自动化就不写了，笔者的能力有限，连性能测试都不敢说会更何况性能自动化。（要是会个工具随便打个压就算会的，当我没说，打个压看个报告啥的还是轻松的，代码写个性能脚本问题也不大，性能测试的精髓在于分析瓶颈、系统调优。）
写在最后，17年UI自动化刚兴起的时候，会个自动化脚本能评级到中级工程师，18年中级自动化需要自带框架了，到了19年，会个自动化脚本连初级都算不上，用第三方框架的基本上要有成熟的方案了，19年的薪资高一点的测开岗位都要你会写测试平台了，19年测试平台已经开始流行了，技术行业，更新就是这么快，不学习，不进取，仅靠度娘那点基础的教程，在20年21年22年只会越来越难走，年纪越来越大，能力却没年轻的强，竞争力越来越弱，才是你跳槽涨薪的绊脚石。
总有一些工作年限久的人，自以为自己经验老道而对工作年限低的人嗤之以鼻，笔者面过一个8年工作经验的人，只有一个总结，他的8年经验，只是在重复他第一年的事，只不过做的更熟练了一点，但是他又没能把第一年做的黑盒做到很好，这是很多老油条的常事，笔者只能送一句，要么把黑盒做好，要么发展自己的能力，大中华的行业情况就是如此，往后N年，好自为之。
无需回答，这只是2048小游戏的代码和运行效果。