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

返回结果

3.DFA过滤敏感词算法

在网上查了下敏感词过滤方案，找到了一种名为DFA的算法，即Deterministic Finite Automaton算法，翻译成中文就是确定有穷自动机算法。它的基本思想是基于状态转移来检索敏感词，只需要扫描一次待检测文本，就能对所有敏感词进行检测，所以效率比方案一高不少。

假设我们有以下5个敏感词需要检测：傻逼、傻子、傻大个、坏蛋、坏人。那么我们可以先把敏感词中有相同前缀的词组合成一个树形结构，不同前缀的词分属不同树形分支，以上述5个敏感词为例，可以初始化成如下2棵树：

image.png

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把敏感词组成成树形结构有什么好处呢？最大的好处就是可以减少检索次数，我们只需要遍历一次待检测文本，然后在敏感词库中检索出有没有该字符对应的子树就行了，如果没有相应的子树，说明当前检测的字符不在敏感词库中，则直接跳过继续检测下一个字符；如果有相应的子树，则接着检查下一个字符是不是前一个字符对应的子树的子节点，这样迭代下去，就能找出待检测文本中是否包含敏感词了。

我们以文本“你是不是傻逼”为例，我们依次检测每个字符，因为前4个字符都不在敏感词库里，找不到相应的子树，所以直接跳过。当检测到“傻”字时，发现敏感词库中有相应的子树，我们把他记为tree-1，接着再搜索下一个字符“逼”是不是子树tree-1的子节点，发现恰好是，接下来再判断“逼”这个字符是不是叶子节点，如果是，则说明匹配到了一个敏感词了，在这里“逼”这个字符刚好是tree-1的叶子节点，所以成功检索到了敏感词：“傻逼”。大家发现了没有，在我们的搜索过程中，我们只需要扫描一次被检测文本就行了，而且对于被检测文本中不存在的敏感词，如这个例子中的“坏蛋”和“坏人”，我们完全不会扫描到，因此相比方案一效率大大提升了。

在python中，我们可以用dict来存储上述的树形结构，还是以上述敏感词为例，我们把每个敏感词字符串拆散成字符，再存储到dict中，可以这样存：

首先将每个词的第一个字符作为key，value则是另一个dict，value对应的dict的key为第二个字符，如果还有第三个字符，则存储到以第二个字符为key的value中，当然这个value还是一个dict，以此类推下去，直到最后一个字符，当然最后一个字符对应的value也是dict，只不过这个dict只需要存储一个结束标志就行了，像上述的例子中，我们就存了一个{'\x00': 0}的dict，来表示这个value对应的key是敏感词的最后一个字符。

同理，“坏人”和“坏蛋”这2个敏感词也是按这样的方式存储起来，这里就不罗列出来了。

用dict存储有什么好处呢？我们知道dict在理想情况下可以以O(1)的时间复杂度进行查询，所以我们在遍历待检测字符串的过程中，可以以O(1)的时间复杂度检索出当前字符是否在敏感词库中，效率比方案一提升太多了。

接下来上代码。

sensitive_words.txt

运行结果

4.AC自动机过滤敏感词算法

AC自动机：一个常见的例子就是给出n个单词，再给出一段包含m个字符的文章，让你找出有多少个单词在文章里出现过。

简单地讲，AC自动机就是字典树+kmp算法+失配指针

运行结果

参考链接：