النص

Character & Word Counter

إحصائيات النص في الوقت الفعلي: الأحرف (مع المسافات وبدونها)، الكلمات، الأسطر، الجمل، الفقرات، والحجم بالبايت (UTF-8).

0 الأحرف (مع المسافات)
0 الأحرف (بدون مسافات)
0 الكلمات
0 الأسطر
0 الجمل
0 الفقرات
0 البايتات (UTF-8)

This tool counts characters, words, lines, sentences, and paragraphs in real time as you type or paste text, and also shows the size in bytes under UTF-8 encoding.

What gets counted

Common uses

Things to keep in mind

One visual "character" (like an emoji with a skin-tone modifier or a country flag) can be made of several Unicode code points and count differently depending on the counting method.

Social media and form limits sometimes count bytes or grapheme clusters rather than characters — check against this tool's byte counter if that matters.

مقالة عن هذه الأداة: عدّ الأحرف والكلمات: لماذا يعتمد على يونيكود

الأسئلة الشائعة

ما الإحصائيات التي تحسبها الأداة؟

تحسب الأداة عدد الأحرف مع المسافات وبدونها، وعدد الكلمات والأسطر والجمل والفقرات، بالإضافة إلى حجم النص بالبايت وفق ترميز UTF-8.

لماذا قد يختلف عدد البايتات عن عدد الأحرف؟

في ترميز UTF-8 قد يحتاج الحرف الواحد إلى أكثر من بايت، خاصة في النصوص غير اللاتينية مثل العربية أو الرموز التعبيرية، لذا يكون عدد البايتات أكبر من عدد الأحرف في هذه الحالات.

هل النص الذي أكتبه يُرسل إلى خادم؟

لا، جميع الإحصائيات تُحسب فوريًا داخل متصفحك عبر JavaScript، ولا يُرسل النص إلى أي خادم.

لماذا يكون عدّ الكلمات غير دقيق في اللغات بلا مسافات؟

في الصينية أو اليابانية أو التايلاندية، لا تُفصَل الكلمات تقليديًا بمسافات — الحد بينها تحدده القواعد والسياق. العدّ القائم على المسافات في هذه اللغات إما يعطي "كلمة" واحدة للنص بأكمله أو يفقد معناه — يحتاج الأمر خوارزمية تجزئة منفصلة.

لماذا يُحسب رمز تعبيري واحد أحيانًا كعدة أحرف؟

الرموز التعبيرية مع معدّلات لون البشرة أو أعلام الدول تتكون في يونيكود من عدة نقاط ترميز مجمّعة في عنقود حروف رسومية واحد ظاهريًا. العدّ الساذج القائم على نقاط الترميز قد يعدّ رمزًا موحدًا بصريًا كهذا اثنين أو ثلاثة أو أكثر.

مقالات: النص

camelCase وsnake_case وkebab-case: متى نستخدم كل صيغة

لماذا يوجد camelCase وsnake_case وkebab-case، وأين يُستخدم كل منها عادة.

Text Diff: كيف تعمل خوارزمية إيجاد الفروقات بين النصوص

كيف تجد خوارزمية الديف أصغر مجموعة تغييرات بين نسختين من نص.

التعبيرات النمطية: الأساسيات وفخّ المطابقة الجشعة

الفرق بين المطابقة الجشعة والكسولة في التعبيرات النمطية ولماذا يهم ذلك عمليًا.

فرز الأسطر: لماذا يختلف الفرز الأبجدي عن العددي

لماذا يعامل الفرز الأبجدي الأرقام كنص، وكيف يختلف ذلك عن الفرز العددي.

الهروب بالأحرف: لماذا يختلف حسب السياق (JS وJSON والشِل والريجكس)

لماذا لا توجد قاعدة هروب واحدة تصلح لكل السياقات: JS وJSON والشِل والريجكس.

CRLF وLF: لماذا لا تزال نهايات الأسطر تسبّب مشاكل

من أين جاء الفرق بين CRLF وLF، ولماذا لا يزال يسبب مشاكل مع git والسكربتات.

Lorem Ipsum: من أين جاء نص الحشو ولماذا لا معنى له

من أين جاء نص Lorem Ipsum فعليًا، ولماذا يُستخدم نص بلا معنى بدلاً من نص حقيقي.

Slugify: كيف يتحول العنوان إلى رابط صالح

كيف يتحول عنوان مقالة إلى رابط نظيف وقابل للقراءة بشرطات.

Markdown: لماذا أصبح معيار التوثيق

لماذا يظل Markdown مقروءًا حتى في صورته الخام، بخلاف HTML.

المسافات غير المرئية: لماذا تفشل مقارنة نصين متطابقين ظاهريًا

كيف يمكن لمسافة غير مرئية أن تجعل مقارنة نصين متطابقين ظاهريًا تفشل.

عكس النص: لماذا يفشل مع الرموز التعبيرية

لماذا يكسر عكس النص الساذج الرموز التعبيرية المركّبة من عدة نقاط ترميز.

تحليل تكرار النص: من سحابة الكلمات إلى كسر الشيفرات

كيف ساعد تحليل تكرار الحروف تاريخيًا في كسر شيفرات الاستبدال البسيطة.