在我们的生活中，通常不应该出现敏感的词。我们通常使用*阻止它，例如：nima-> **，一些责骂敏感的单词和某些政治敏感的单词不应出现，不应出现在某些公共场所中，目前我们需要某种方法来阻止这些敏感词。让我介绍一些敏感单词的简单版本。
（我试图在图片的形式中宣誓单词，否则文章无法发表）
替换是最简单的字符串更换。当字符串可能出现敏感的单词时，我们可以使用相应的替换方法将敏感单词替换为*。
缺点：
当文本和敏感的单词较小时，有很多次时会有更高的效率。
如果是多个敏感的单词，您可以使用列表来一个替换
正则表达式是一种很好的匹配方法。在每日查询中，机会将使用正则表达式，包括我们的爬行者，他们经常使用正则表达式。在这里，我们主要使用“ |”匹配，“ |”表示从多个目标字符串中选择一个以匹配。编写一个简单的示例：
DFA算法（即确定性有限自动机算法）转化为中文，以确定有一个差的自动机器算法。基本思想是基于状态转移来检索敏感词。它只需要扫描文本一次即可检测到所有敏感单词。（实现代码注释）
AC自动机器需要具有前面知识：Trie Tree（简短简介：也称为前面的树，字典树，是一个用于快速处理字符串的问题，可以快速在某些字符串上找到一些信息。
详细参考：https：//www.luogu.com.cn/blog/juruohfhaha/trie-xue-xue-xi-zong-jie-jie
AC自动机器将根据轮胎树添加失败指针。如果当前点匹配失败，则指针将转移到失败指导的位置。
我不能在这里重复此操作以获得详细的匹配机制。有关交流自动机器，请参阅本文：https：//www.jb51.net/article/128711.htmm
Python可以使用Ahocoraaack模块快速实施：
当然，我们还可以编写AC自动机器，以供特定参考：
以上是使用Python实现敏感单词的四个解决方案。前两种方法相对简单。后两个偏差算法需要首先了解。您需要了解该算法的具体实现。之后，可以理解代码。（DFA是一种常用的过滤方法，建议您掌握它?）
最终附加了敏感短语：https：//github.com/qloog/sensive_words
以上是Python的4种实现敏感单词的方法的详细内容。有关Python敏感单词过滤器的更多信息，请注意CTO主要注释中的其他相关文章！