python通过BF算法实现关键词匹配的方法

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8
# filename BF
import time
"""
t="this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple."
p="apple"
"""
t="为什么叫向量空间模型呢？其实我们可以把每个词给看成一个维度，而词的频率看成其值（有向），即向量，这样每篇文章的词及其频率就构成了一个i维空间图，两个文档的相似度就是两个空间图的接近度。假设文章只有两维的话，那么空间图就可以画在一个平面直角坐标系当中，读者可以假想两篇只有两个词的文章画图进行理解。"
p="读者"
i=0
count=0
start=time.time()
while (i <=len(t)-len(p)):
    j=0
    while (t[i]==p[j]):
                i=i+1
                j=j+1
        if j==len(p):
            break        
        elif (j==len(p)-1):
            count=count+1
    else:
        i=i+1
        j=0
print count
print time.time()-start