PythonでKnuth-Morris-Prattアルゴリズムを実装するには、以下の手順に従えばよい：

失敗関数を作る：

1.失敗関数の値を格納するために、サイズm（パターンの長さ）の配列を初期化する。
- 配列の最初の要素を -1 に、2 番目の要素を 0 に設定する。
- iとjの2つのポインターを用いて、パターンを繰り返し処理し、失敗関数の値を計算する。
- iとjの文字が一致すれば、失敗関数の次の要素をj+1にセットし、iとjの両方をインクリメントする。
- 文字が一致せず、かつj > 0の場合、j-1に失敗関数の値をセットして再試行する。
- 文字が一致せずj==0の場合、失敗関数の次の要素を0にセットし、iをインクリメントする。

2.失敗関数を使ってテキスト中のパターンを検索する：
- iとjの2つのポインタを初期化して、テキストとパターンを繰り返し処理する。
- i＜n（テキストの長さ）の間、iとjの文字を比較する。
- 文字が一致したら、iとjの両方をインクリメントする。
- j == m (パターンの終わり) なら、マッチが見つかったことになる。一致したインデックスを記録し、jをj-1の失敗関数値にリセットする。
- 文字がマッチせず、j > 0の場合、jをj-1の失敗関数値にセットして再試行する。
- 文字が一致せず、j==0の場合、iをインクリメントする。

KMPアルゴリズムを実装したPython関数の例を示します：

```python
def kmp(text, pattern):
    n = len(text)
    m = len(pattern)
    failure = [-1] * m
    
    # compute the failure function
    i = 0
    j = 1
    while j < m:
        if pattern[j] == pattern[i]:
            failure[j] = i
            i += 1
            j += 1
        elif i > 0:
            i = failure[i-1] + 1
        else:
            j += 1
    
    # use the failure function to search for the pattern in the text
    i = 0
    j = 0
    matches = []
    while i < n:
        if text[i] == pattern[j]:
            i += 1
            j += 1
            if j == m:
                matches.append(i-m)
                j = failure[j-1] + 1
        elif j > 0:
            j = failure[j-1] + 1
        else:
            i += 1
    
    return matches
```

この関数は、テキスト文字列とパターン文字列を入力として受け取り、テキスト中にパターンが現れるインデックスのリストを返します。
To implement the Knuth-Morris-Pratt algorithm in Python, you can follow these steps:

Create the failure function:

1. Initialize an array of size m (the length of the pattern) to store the failure function values.
- Set the first element of the array to -1 and the second element to 0.
- Use two pointers, i and j, to iterate over the pattern and compute the failure function values.
- If the characters at i and j match, set the next element of the failure function to j+1 and increment both i and j.
- If the characters do not match and j > 0, set j to the failure function value at j-1 and try again.
- If the characters do not match and j == 0, set the next element of the failure function to 0 and increment i.

2. Use the failure function to search for the pattern in the text:
- Initialize two pointers, i and j, to iterate over the text and the pattern.
- While i < n (the length of the text), compare the characters at i and j.
- If the characters match, increment both i and j.
- If j == m (the end of the pattern), a match has been found. Record the index of the match and reset j to the failure function value at j-1.
- If the characters do not match and j > 0, set j to the failure function value at j-1 and try again.
- If the characters do not match and j == 0, increment i.

Here's an example Python function that implements the KMP algorithm:

```python
def kmp(text, pattern):
    n = len(text)
    m = len(pattern)
    failure = [-1] * m
    
    # compute the failure function
    i = 0
    j = 1
    while j < m:
        if pattern[j] == pattern[i]:
            failure[j] = i
            i += 1
            j += 1
        elif i > 0:
            i = failure[i-1] + 1
        else:
            j += 1
    
    # use the failure function to search for the pattern in the text
    i = 0
    j = 0
    matches = []
    while i < n:
        if text[i] == pattern[j]:
            i += 1
            j += 1
            if j == m:
                matches.append(i-m)
                j = failure[j-1] + 1
        elif j > 0:
            j = failure[j-1] + 1
        else:
            i += 1
    
    return matches
```

This function takes a text string and a pattern string as input, and returns a list of indices where the pattern appears in the text.