这期内容当中小编将会给大家带来有关使用python如何过滤敏感词，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

Python主要用来做什么

Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。

如下所示：

#!/usr/bin/python2.6  
# -*- coding: utf-8 -*- 
import time 
class Node(object): 
  def __init__(self): 
    self.children = None 
 
# The encode of word is UTF-8 
def add_word(root,word): 
  node = root 
  for i in range(len(word)): 
    if node.children == None: 
      node.children = {} 
      node.children[word[i]] = Node() 
 
    elif word[i] not in node.children: 
      node.children[word[i]] = Node() 
 
    node = node.children[word[i]] 
 
def init(path): 
  root = Node() 
  fp = open(path,'r') 
  for line in fp: 
    line = line[0:-1] 
    #print len(line) 
    #print line 
    #print type(line) 
    add_word(root,line) 
  fp.close() 
  return root 
 
# The encode of word is UTF-8 
# The encode of message is UTF-8 
def is_contain(message, root): 
  for i in range(len(message)): 
    p = root 
    j = i 
    while (j
测试结果:
1) 敏感词 100个
----------------dfa-----------
***message*** 224
0.325479984283
------------normal--------------
***message*** 224
The count of word: 100
0.107350111008
2) 敏感词 1000 个
----------------dfa-----------
***message*** 224
0.324251890182
------------normal--------------
***message*** 224
The count of word: 1000
1.05939006805
从上面的实验我们可以看出，在DFA 算法只有在敏感词较多的情况下，才有意义。在百来个敏感词的情况下，甚至不如普通算法
下面从理论上推导时间复杂度，为了方便分析，首先假定消息文本是等长的,长度为lenA；每个敏感词的长度相同，长度为lenB，敏感词的个数是m。
1) DFA算法的核心是构建一棵多叉树，由于我们已经假设，敏感词的长度相同，所以树的大深度为lenB，那么我们可以说从消息文本的某个位置（字节)开始的某个子串是否在敏感词树中，最多只用经过lenB次匹配.也就是说判断一个消息文本中是否有敏感词的时间复杂度是lenA * lenB
2) 再来看看普通做法，是使用for循环，对每一个敏感词，依次在消息文本中进行查找，假定字符串是使用KMP算法,KMP算法的时间复杂度是O(lenA + lenB)
上述就是小编为大家分享的使用python如何过滤敏感词了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
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