【Python实训】敏感词替换

最新推荐文章于 2025-05-16 03:17:24 发布

China@V

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分类专栏： Python实训文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39451322/article/details/130459456

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import re

# 定义非法词汇的正则表达式模式
pattern = re.compile(r'政治倾向|暴力倾向|色情词汇')

# 获取用户输入
text = input("请输入文本：")

# 判断文本中是否包含非法词汇
if pattern.search(text

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python敏感字替换_python实现敏感词过滤的几种方法

weixin_39652136的博客

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1.replace过滤最简单也是最直接的就是直接循环敏感词，然后使用replace过滤关键词，文章和敏感词少的时候还可以，多的时候效率就真的很一般了。2.使用正则过滤有两个技术要点，1.使用Python正则表达式的re的sub()函数;2.在正则表达式语法中，竖线“|”表示二选一或多选一。代码参考import redef check_filter(keywords, text):return re...

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敏感词替换-课后程序(Python程序开发案例教程-黑马程序员编著-第二章-课后作业)

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敏感词是指带有敏感政治倾向、暴力倾向、不健康色彩的词或不文明的词语。大部分网站、论坛、社交软件都会使用敏感词过滤系统，考虑到该系统的复杂性，这里使用字符串中的replace()方法模拟敏感词过滤，将含有敏感词的语句使用“*”符号进行替换。本实例要求编写程序，实现替换语句中敏感词功能。

Python 敏感词替换

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案例4 代码： sensitive="拿来吧你" #敏感词 word=input("请输入文字") for i in word: if i in sensitive: word=word.replace(i,"*") print(word) 运行结果:

Python学习周记（字符串、格式化字符串、正则表达式）

m0_68040345的博客

04-12

821

大数据脱敏技术深度剖析：保护隐私的7大核心方法

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随着《通用数据保护条例》（GDPR）、《个人信息保护法》等法规的实施，企业面临敏感数据泄露的严峻风险。据IBM《2023数据泄露报告》显示，数据泄露平均成本已达445万美元，其中隐私数据暴露是主要成因。本文聚焦大数据脱敏技术，深入解析7种核心方法的技术原理、实施步骤、数学模型及工程实践，覆盖结构化数据（如关系型数据库）和非结构化数据（如文本、日志）的脱敏需求，适用于金融、医疗、电商等多行业场景。核心概念：定义脱敏技术体系与核心术语技术解析：七大方法的数学原理与算法实现。

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随着媒体行业数字化转型的加速，内容生产从“经验驱动”转向“数据驱动”成为必然趋势。本文聚焦大数据技术在媒体内容生产中的智能辅助作用，深入剖析数据采集、处理、分析及应用的全链条技术架构，覆盖新闻资讯、短视频、社交媒体等主流媒体形态，探讨如何通过数据智能提升内容生产的效率、质量与用户匹配度。智能辅助：通过AI技术（如NLP、机器学习）实现内容生产环节的自动化、智能化，减少人工干预并提升决策精度内容生产全流程：包括选题策划、素材采集、内容创作、审核校对、分发传播、效果评估等环节用户画像。

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Clover______的博客

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【代码】Python敏感词替换。

python 实现敏感词过滤的方法

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今天小编就为大家分享一篇python 实现敏感词过滤的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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sensitive_character = '你好' # 敏感词库 test_sentence = input('请输入一段话:') for line in sensitive_character: # 遍历输入的字符是否存在敏感词库中 if line in test_sentence: # 判断是否包含敏感词 test_sentence = test_sentence.replace(line, '*') print(test_sentence) stri

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如何用python语言将敏感词替换掉

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在Python中，你可以使用字符串的replace()函数或者正则表达式库re来替换敏感词。这里是一个简单的例子： ```python import re def replace_sensitive_words(text, dict_of_sensitive_words): # 创建一个模式匹配敏感词的正则表达式 pattern = re.compile('|'.join(map(re.escape, dict_of_sensitive_words))) # 使用re.sub()函数，它会查找并替换所有匹配项 return pattern.sub(lambda match: '***REDACTED***', text) # 示例敏感词字典 sensitive_dict = {'敏感词1': '****', '敏感词2': '***'} text_to_check = "这是一段包含敏感词1和敏感词2的内容" # 替换敏感词 clean_text = replace_sensitive_words(text_to_check, sensitive_dict) print(clean_text) # 输出: 这是一段包含****和***的内容 ``` 在这个例子中，`dict_of_sensitive_words`是你想屏蔽的敏感词及其对应的替代文本，`re.escape()`用于转义特殊字符，防止它们影响正则表达式的解析。