Python实现的敏感词过滤系统SensitivePy详解

根据给定文件信息，我们可以生成以下关于“SensitivePy:使用Python开发的极简敏感词过滤系统”的知识点： ### 标题知识点 1. **Python开发**：该系统是由Python语言开发的。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的库支持而闻名。Python通常用于网络开发、数据分析、人工智能和自动化脚本等领域。 2. **极简设计**：系统设计追求简洁，即实现敏感词过滤功能的同时尽可能减少不必要的复杂性。极简主义在软件开发中通常意味着核心功能的突出、用户界面的简洁、以及代码的优化。 3. **敏感词过滤**：系统的主要功能是对文本内容进行检查，并过滤掉其中的敏感词汇。这类功能在互联网平台上非常常见，用于维持社区的和谐，遵守相关法律法规。 ### 描述知识点 1. **API清单**：敏感词过滤系统提供API接口，具体包括两个主要的API。 - **检测敏感词API**：该API允许用户通过发送POST请求至指定的URL并附带需要检查的文本参数，系统将返回检测结果。如果文本包含敏感词，会给出匹配的词和位置信息，否则返回空结果。 - **过滤敏感词API**：该API同样接受POST请求，并返回过滤掉敏感词后的文本内容。这可以帮助系统自动清除发布内容中的不当用词。 2. **返回格式**： - 检测API返回的是JSON格式的数据，包含敏感词的计数和具体信息。 - 过滤API返回的是纯文本格式，即已经过滤掉敏感词的文本内容。 3. **敏感词文件**：系统依赖于一个名为`words.txt`的文件，该文件列出了所有需要被检测和过滤的敏感词汇。 4. **安装说明**： - 首先需要通过pip或easy_install安装Bottle框架。Bottle是一个轻量级的Python Web框架，适用于快速搭建简单的Web应用。 - 用户需要修改配置文件中的端口设置和域名设置，以适应本地部署的需求。 - 最后，使用Python启动程序即可运行敏感词过滤系统。 5. **云环境部署**：对于使用云环境部署该系统的用户，需要对配置文件进行特定修改，并保留`wsgi.py`文件，具体操作需要参考云环境的部署说明。 6. **更新说明**： - 2014年10月7日的更新表明该系统已经完成了核心检测和过滤API的开发，并且集成了Bottle框架。 - 使用了DFA（确定有限自动机）过滤算法，该算法能够高效地匹配和识别敏感词。DFA算法适用于构建词库查找系统，因为它只需要对输入字符串进行一次扫描即可完成匹配。 ### 标签知识点 1. **系统开源**：这意味着SensitivePy项目是开源的，即源代码公开并可以在遵守许可证的前提下自由使用、修改和分发。开源软件通常能够促进社区贡献、增加透明度以及提高系统的安全性与可靠性。 ### 压缩包文件名称知识点 1. **SensitivePy-master**：文件名称暗示这是敏感词过滤系统源代码的主分支，表明用户下载的是该项目的主版本代码，而非开发中的分支或已发布版本。通常在版本控制系统中，master代表主分支，也称为main。 总结而言，SensitivePy是一个使用Python开发的轻量级敏感词过滤系统，它通过API为用户提供检测和过滤敏感词的能力。系统的设计遵循极简原则，拥有简单的安装和部署流程，并且是开源的，便于社区贡献和代码共享。此外，它还采用了高效的DFA算法以提高过滤效果和性能。