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过滤一遍并将敏感词替换之后剩余字符串中新组成了敏感词语,这种情况就要用递归来解决,直到过滤替换之后的结果和过滤之前一样时才算结束
第一步:建立一个敏感词库(.txt文本)
第二步:编写代码在文章中过滤敏感词(递归实现)
# -*- coding: utf-8 -*- # author 代序春秋 import os import chardet # 获取文件目录和绝对路径 curr_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # os.path.join()拼接路径 sensitive_word_stock_path = os.path.join(curr_dir, 'sensitive_word_stock.txt') # 获取存放敏感字库的路径 # print(sensitive_word_stock_path) class ArticleFilter(object): # 实现文章敏感词过滤 def filter_replace(self, string): # string = string.decode("gbk") # 存放敏感词的列表 filtered_words = [] # 打开敏感词库读取敏感字 with open(sensitive_word_stock_path) as filtered_words_txt: lines = filtered_words_txt.readlines() for line in lines: # strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列。 filtered_words.append(line.strip()) # 输出过滤好之后的文章 print("过滤之后的文字:" + self.replace_words(filtered_words, string)) # 实现敏感词的替换,替换为* def replace_words(self, filtered_words, string): # 保留新字符串 new_string = string # 从列表中取出敏感词 for words in filtered_words: # 判断敏感词是否在文章中 if words in string: # 如果在则用*替换(几个字替换几个*) new_string = string.replace(words, "*" * len(words)) # 当替换好的文章(字符串)与被替换的文章(字符串)相同时,结束递归,返回替换好的文章(字符串) if new_string == string: # 返回替换好的文章(字符串) return new_string # 如果不相同则继续替换(递归函数自己调用自己) else: # 递归函数自己调用自己 return self.replace_words(filtered_words, new_string) def main(): while True: string = input("请输入一段文字:") run = ArticleFilter() run.filter_replace(string) continue if __name__ == '__main__': main()
运行结果:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。