今天的项目是与完成python开展,需要使用做关键词检查,筛选分类,使用前c语言做这种事情.有了线索,非常高效,内存小了,检查快. 到达python在,第一个想法是pip基于外观的c语言python特里模块.不幸的是,我们没有找到一个合适的,假设我会用c书写python模块的话.就自己写一个了,可惜我还不具备这个能力. 仅仅能用python写了,性能差一点就差点吧,内存多一点也无所谓了. 用搜索引擎看CSDN上的网友的用python实现的DFA,再參照自己曾经用c语言写过的字典树.有些不大对,就

[概述]做好一个web系统的安全运维,除了常规的防注入,防入侵等,还有一个检测并过滤敏感词,脏词..  这件事做得不好,轻则导致一场投诉或纠纷,重则导致产品被勒令关闭停运. 废话少说,先看下代码,可以拿过去直接使用. using Microsoft.VisualBasic; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; namespace

敏感词过滤在网站开发必不可少.一般用DFA,这种比较好的算法实现的. 参考链接:http://cmsblogs.com/?p=1031 一个比较好的代码实现: import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; /** * @title KeywordFilter * @description TODO * @author * @date

具体思路: 1->敏感词库,可从数据库读取,也可以从文件加载. 2->将敏感词转化为gbk编码,因为gbk严格按照字符一个字节,汉字两个字节的格式编码,便于容易切分文字段. 3->将所有敏感词以首个字符[英文一字节,汉字两字节]转换为一个整数,然后按照这个整数给所有敏感词建立索引,索引的value用list,因为考虑到同一个整数对应多个关键字. 4->检测一段内文字类容时,也实现转化为gbk,然后逐个字符[英文一字节,汉字两字节]检测是否有以该字符为首的敏感词. 代码.h #ifn

SensitivewordFilter.java import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * @Description: 敏感词过滤 */ public class SensitivewordFilter { @SuppressWarnings("rawtypes") private Map sensitiveWordMap

题目链接:https://github.com/Show-Me-the-Code/show-me-the-code代码github链接:https://github.com/wjsaya/python_spider_learn/tree/master/python_daily个人博客地址:https://wjsaya.github.io第 0012 题: 敏感词文本文件 filtered_words.txt,里面的内容 和 0011题一样,当用户输入敏感词语,则用 星号 替换,例如当用户输入「北

当发布文章的时候,标题有敏感词 则检测有敏感词的接口成功的时候,写锚点 eg: _this .$alert("检测到标题有敏感词,请修改后再发布", "提示", { cancelButtonText: "取消", confirmButtonText: "确定", showCancelButton: false, customClass: "applySuccessBox", cancelButtonClas

对于前端的搜索内容进行控制,比如敏感词过滤,同样使用socket,这里使用Python语言做一个demo.这里不得不感叹一句,socket真是太神奇了,可以跨语言把功能封装,为前端提供服务. 下面就是一个Python通过socket提供敏感词过滤的demo:https://github.com/1049451037/sensitive_word_filter_socket_server 其中打开myserver.py开始监听,提供敏感词过滤服务.keywords里面存放敏感词,这里使用的敏感词过

敏感词检测 服务器端最常使用的算法是DFA算法.如果服务器端使用java实现常规的DFA算法,假若... 源码:https://github.com/qiyer/DFA_Cplusplus

在一些博客或者论坛中,文章中的敏感词需要显示出来和高亮显示起到提示用户的作用.这个功能实现的方法有很多,下面是js的实现方式. //将文章中匹配到的敏感词罗列出来 <span style="color:#CC6600">敏感词:</span><font color='red' id="show_word"></font> //文章显示区域 <div style="overflow-x:hidden;sc

[本文出自天外归云的博客园] 问题 最近在网上搜到了一些练习题,对第十二题稍作修改如下: 敏感词文本文件“filtered_words.txt”,里面的内容: 北京人 人大 北京 程序员 公务员 领导 牛比 牛逼 你娘 你妈 love sex jiangge 当用户输入敏感词语,则用星号“*”替换,例如当用户输入「北京是个好城市」,则变成「**是个好城市」. 思路 这道题练习的是字符串的替换,不过如果不小心的话很容易把过程想简单.在过程中会涉及到递归方法的使用,在Windows下用python2

一.读文件 #打开文件,传入文件名和标识符,r代表读 f= open('\\Users\ZC\Desktop\zc.txt','r') #调用read方法一次性读取文件的全部内容,存入内存,用str对象表示 print(f.read()) f.close() #使用with无论程序是否对错都会最后默认关闭文件. with open('\\Users\ZC\Desktop\zc.txt','r') as f: print(f.read()) #使用read()会一次性读取文件的所有内容,如果文件过

#3.有一个文件,里面有一些敏感词汇,如下,如果输入这些词,就用**代替,#然后输出,例如输入今天没吃饭,碰到一个傻逼,原来那个sb是小明.输出今天没吃饭,碰到一个**,原来那个**是小明.#需求分析:#说白了就字符串替换#1.读出来所有的敏感词#2.循环这些敏感词,判断是不是在用户输入的字符串里面#3.如果在的话就替换fr = open('keywords.txt',encoding='utf-8')talk = input('请输入一句话:').strip()for line in fr:

一.需求 1. 有一个文件,里面有一些敏感词汇,用户输入一段话,若包含这些词,就用**代替,并输出 二.实现代码 f = open('lib.txt', 'r') result = '' f1 = input('请输入一段话: ') for line in f: #遍历每一个敏感词 if line.strip() in f1: #判断是否包含敏感词 result = f1.replace(line.strip(), '**') f1 = result f.close() print(result

题目要求如下: 从文件解析敏感词,从终端获取用户输入.根据敏感词对用户输入进行过滤.这里过滤需要考虑不止一个过滤词:即将读取的所有过滤词,放进一个列表,用屏蔽词检索用户输入,如果有屏蔽词,则将其替换为*,如果没有,则不进行任何输入.直到所有屏蔽词遍历完毕,则输出过滤后字符串. 过滤词列表如下所示: 具体实现步骤如下: 1. 从txt文件中读取需求屏蔽的敏感词列表 2. 从终端获取用户输入,然后对输入的语句与敏感词列表进行匹配,如果匹配成功,则用‘*’替代 代码实现如下: import re de

面临敏感词过滤的问题,最简单的方案就是对要检测的文本,遍历所有敏感词,逐个检测输入的文本是否包含指定的敏感词. 很明显上面这种实现方法的检测时间会随着敏感词库数量的增加而线性增加.系统会因此面临性能和CPU消耗的问题. 一.基于DFA敏感词算法解析 在计算理论中,确定有限状态自动机或确定有限自动机(deterministic finite automaton, DFA)是一个能实现状态转移的自动机,是表示有限个状态及在这些状态间转移和动作等行为的数学模型. 对于一个给定的属于该自动机的状态和一个

DFA 算法是通过提前构造出一个 树状查找结构,之后根据输入在该树状结构中就可以进行非常高效的查找. 设我们有一个敏感词库,词酷中的词汇为:我爱你我爱他我爱她我爱你呀我爱他呀我爱她呀我爱她啊 那么就可以构造出这样的树状结构: 设玩家输入的字符串为:白菊我爱你呀哈哈哈 我们遍历玩家输入的字符串 str,并设指针 i 指向树状结构的根节点,即最左边的空白节点:str[0] = '白' 时,此时 tree[i] 没有指向值为 '白' 的节点,所以不满足匹配条件,继续往下遍历str[1] = '菊',同

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 项目中需要对敏感词做一个过滤,首先有几个方案可以选择: a.直接将敏感词组织成String后,利用indexOf方法来查询. b.传统的敏感词入库后SQL查询. c.利用Lucene建立分词索引来查询. d.利用DFA算法来进行. 首先,项目收集到的敏感词有几千条,使用a方案肯定不行.其次,为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖,所以放弃b方案.然后Luc

敏感词.文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的.高效的过滤算法是非常有必要的.前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢.我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库.如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配.我就想这个过程肯定是非常慢的.对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正则表达式.但是非常遗憾,这两种方法都是不可行的.当然,在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题,但是Googl

敏感词.文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的.高效的过滤算法是非常有必要的.前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢.我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库.如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配.我就想这个过程肯定是非常慢的.对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正则表达式.但是非常遗憾,这两种方法都是不可行的.当然,在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题,但是Googl