敏感詞python

Ⅰ 用python實現小說里的高頻詞統計並顯示

用jieba做分詞，用wordcloud包做詞雲就可以了

#讀取文件內容
file='d:/艾薩克·阿西莫夫/奇妙的航程.TXT'
f=open(file,'r',encoding='gbk')
text=f.read()
f.close()
#使用jieba分詞,因為wordcloud是以空格識別單詞邊界的
importjieba
text=''.join(jieba.cut(text))
#掩碼圖片,單色圖就好
fromscipy.miscimportimread
color_mask=imread('D:/Pictures/7218.png')
#建立詞雲對象,因為是中文,指定一個中文字體,不然可能會亂碼
#WordCloud的參數可以控制很多內容,請自行閱讀包的文檔
importwordcloud
w=wordcloud.WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/msyh.ttc',
max_words=100,
mask=color_mask)
#載入以空格分詞的字元串
w.generate(text)
#生成圖片
w.to_file('d:/img1.png')

Ⅱ python好學嗎

有網友點評說：

Python語言本身是比較容易的，樓主說的難應該指programming本身。

不覺得非計算機專業出身就學不好編程，我就是學通信的，學Python全憑興趣。平時用Python干各種臟活累活，數值計算、數據處理、復雜文本處理、資料庫導入導出excel、網上搶票、Web數據抓取、消息推送、DHT網路爬蟲、Kodi插件、Web自動化測試、網盤下載、雲點播。甚至有次日記軟體密碼忘了，都是通過py+autoit暴力破解出來的。

我的win、debian、mac上面一般都會開一兩個ipython，臨時處理各類雜務。簡單來說，Python現在就是我日常生活的一部分。我不是專業程序員，也沒用Python做過什麼大項目，只是每天享受Python帶來的便捷與快樂。

樓主所說的不能深入理解，其實是不願意花時間鑽研。用了十幾年Python，現在也要一直翻看官方文檔和一些第三方mole的文檔，不斷把遇到的問題弄懂弄透，學習不就是這個過程么？

我覺得樓主對Python無愛，對編程無愛，那就沒必要強迫自己填鴨式「學習」了。

另外一個建議，練習時盡量不要後在現有demo基礎上改，從頭開始寫起，遇到問題一個個查清，這樣才能學到東西。

接收到這個小夥伴的答案，我內心開始反思，其實他說得都對的3個點是：

1.其實本身我對編程是不熱愛的，只是因為需要；

2.其實本身我是對Python更上層可以用來做什麼是不清楚的，思維還是在機械的完成一個Python習題；

3.其實我本身對編程的難度是小悄了的，Python簡單是相對於C、java等語言。

說到這里，不知道看到本文的小夥伴有幾個有類似的心理映射，如果你是上面的狀態，那你學習Python一定是難的。

下面我們來看看另外一位學習者的建議：

python是一門簡單易學，容易理解，分分鍾就可以掌握的語言，我也是學了大概一兩個星期吧，就開始做項目了，嘻嘻！！！

這里有一個很嚴重的問題，，我在學python之前，做過3點的C#，一年的php和一年的java！

所以呢，我想說的是，如果你對編程不那麼敏感，就需要時間來彌補了，那些什麼書啊，公開課啊，我覺得都是輔助的，你要是不經歷幾個項目，怎麼知道python為什麼容易學，怎麼知道python好理解，怎麼知道python有哪些超級好用的框架，比如django，tonado之類的。

所以呀，編程沒有捷徑，你甭想通過看。。。就學會，寫起來才是最重要的！

最終通過對學習Python這件事，我總結了幾點關於學習Python的建議，希望跟大家一起分享：

1.編程語言是一回事，但更重要的是編程思想，不要把應試教育的思想帶到這裡面來，並不是所有的知識都能靠「五年高考三年模擬」來掌握；

2.自己找個想用程序解決的任務，然後自己邊學邊完成。

3.沒有編程基礎的人新學一門語言一定一定要有耐心，基礎知識沒有半年以上的學習和練習是很難徹底掌握的，千萬不要圖快，學的太快或許會有一時的成就感，但基礎知識不扎實終將會成為你前進道路上的瓶頸，不僅學新的知識一知半解，工作時也會磕磕絆絆。

4.沒有計算機基礎，不管學什麼語言都會有點吃力的，python語法比較簡單的。

5.現在要做的就是把錯誤犯下100遍，那你就拿下這個Get了！

祝你學習Python之路愉快。

知乎網友任泉經典評論：

說Python簡單的都是程序員或者半程序員，說其實還是很困難的都是有需求但並非依賴性的業余愛好者。

Python的簡單，是相對於C++的簡單，而不是相對於Word、Excel的簡單。它再接近自然語言，也有語法，也有數據結構，也有編程思想，而這些對於「業務愛好者」來說就等於「難」。

想要不難也很容易，保證自己每天都會去使用它就好了，每天不管是看書學習也好，照著案例敲代碼也好，針對需求寫個小程序也好，一定要每天用，直到自己習慣語法，習慣數據結構，習慣編程思想為止，到那個時候，你就變成了半個程序員。

想以一周一兩次，甚至更低的頻率來學習編程，無論你內心多麼熱愛，無論這門語言多麼簡單，都是學不會的，更別談學好了。

Ⅲ python為什麼叫大蟒蛇

因為語言的發明者，Guido van Rossum很喜歡看一個英國肥皂劇《Monty Python飛行馬戲團》，所以把這種語言命名為了Python。python本身就有蟒蛇的意思，Python的第一個公開版本正式發行，是在1991年。而Java語言最早是在1995年發行的，比Python還晚了4年。

Python的創始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，作為ABC 語言的一種繼承。

之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是取自英國20世紀70年代首播的電視喜劇《蒙提.派森的飛行馬戲團》（Monty Python's Flying Circus）。

(3)敏感詞python擴展閱讀：

Python的設計簡潔明了，這使Python成為一種通用語言，易於閱讀，維護並在眾多用戶中流行。設計師發展的一般指導思想是，對於特定的問題，只要有解決它的最佳方法即可。

這由TimPeters（稱為The Zen of Python）撰寫的Python格言中表達：應該有一種-最好只有一種-顯而易見的方法。 這恰好與Perl語言（另一種功能）相似.TMTOWTDI的中心思想（有不止一種方法可以做到）完全相反。

Python的作者特意設計了限制性很強的語法，這些語法會導致不良的編程習慣（例如if語句的下一行未縮進右邊）無法被編譯。 最重要的規則之一是Python的縮進規則。

一種和大多數其他語言（例如C）之間的區別是模塊的邊界完全由該行中每行的第一個字元的位置確定（C語言由一對捲曲 花括弧{}確定了模塊的邊界，與字元的位置無關。

這引起了爭議。 由於自諸如C之類的語言誕生以來，該語言的語法含義已與字元排列分開，因此已被視為編程語言的進步。 但是，不可否認的是，Python確實通過迫使程序員縮進（包括if，for和function定義等）來使程序更清晰，更漂亮。

Ⅳ python演算法問題

這個和敏感詞演算法差不多，可以考慮用DFA或者AC自動機試試

Ⅳ Python的應用前景。

目前python被用的還是蠻多的，一些大公司如Google（實現web爬蟲和搜索引擎中的很多組件），Yahoo（管理討論組），NASA，YouTube（視頻分享服務大部分由Python編寫）等等對Python都很青睞。而國內的豆瓣可以說是給Python予千萬寵愛了，它的前台後台清一色的都是Python的身影。另外，我們計算機視覺這塊用的很頻繁的OpenCV也提供了Python的介面，網上還提供了不少Python的機器學習的庫（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一個知名的Python的庫theano，自然語言處理的庫NLTK。此外，Python為數學、科學、工程和繪圖等提供了有趣的標准庫（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python佔有的用戶群越來越廣。
通過網路大概了解了下python的應用領域，如：系統運維、科學計算、人工智慧、網路編程(如搜索引擎、爬蟲、伺服器編程)、web開發、雲計算系統、圖形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了「爬蟲」、「科學計算」和「圖形化」三個關鍵詞，簡單理解就是爬數據、分析挖掘和圖形展示。
Python的應用
在數據爬蟲方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模塊進行爬取想要的網站資料，如搜房、淘寶、京東、微信、今日頭條、中國知網、新浪、貼吧、金融界、電影論壇等等，真正的實現所見即所得。
在數據處理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模塊可以幫助你在計算巨型數組、矢量分析、神經網路等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以發揮出獨特的優勢。
在數據展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模塊可以生成相應的統計圖表或地圖等。另外，利用PyOpenGl模塊，可以非常迅速的編寫出三維場景。
總之是集數據採集、分析、挖掘及展示等功能於一體，典型的萬金油。另外，如果是專業學習python，真是工資高得讓人羨慕，具體多少就不說了，感興趣的可以去查查。

Ⅵ python 讀文本，讀到389行後就自動結束，並沒有將文本完整的讀完，為啥會出現這個情況

你應該是用了一個判斷。如果為空就退出。這在連續讀寫文本文件時會出現。

通常原因有幾個：
1.最大可能是那裡有一個文件結尾符
2.第二可能，那裡是一個空行，你做了strip()後判斷。這個我以前遇到過。
3.第三可能你用的是python3，在做編碼轉換時出了錯。那裡是一個特別的漢字或者是其它多位元組符
4.第四 文件被損壞。操作系統自動給你截斷了。
5.那裡有一個敏感詞，被防火牆給你截斷了。
6.內存不足。這個可能性小。

Ⅶ 智能對話模型

智能對話模型

概述

AIML 人工智慧標記語言

WebQA 開放域問答

Deeplearning 深度學習

效果展示

啟動服務

環境說明

Linux/Python2.7/PyCharm

安裝依賴

$ pip2 install jieba $ pip2 install aiml $ pip2 install lxml $ pip2 install beautifulsoup4 $ pip2 install flask

運行流程

Working directory: chatbot-aiml-webqa/core

$ cd chatbot-aiml-webqa/core $ python2 web/server.py (or $ nohub python2 web/server.py) > ...... > * Running on  http://0.0.0.0:5000/  (Press CTRL+C to quit) CURL: $ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=新聞" $ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=天氣" $ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=時間"

處理流程

步驟一：預處理

限制字數

過濾敏感詞（惡心、政治、色情、違法......）

步驟二：知識庫匹配（AIML）

基本功能：打招呼、閑聊......

異常處理：問題太長、空白問題、找不到回復......

情緒回答：表情、誇獎、嘲笑......

如果匹配不到回答，進行步驟三

步驟三：互聯網搜索（WebQA）

新聞----新浪新聞

文章----每日一文

笑話----糗事網路

時間----搜狗時間

天氣----搜狗天氣

空氣----搜狗空氣

其他遍歷網路搜索

網路漢語

網路翻譯

網路圖譜

網路匯率

網路計算

網路股票

網路歌詞

網路最新

網路

網路知道

如果搜索不到回答，進行步驟四

步驟四：神經網路

基於Seq2Seq模型的下一代對話引擎不僅僅是在現有的回答中訓練最佳回答，而是能自我創造一個類似於人類的回答。

語料庫： http://61.93.89.94/Noah_NRM_Data/

目前這部分沒時間實現......暫時先用圖靈機器人API代替吧~~~

學習功能

利用AIML模板+shelve存儲

* 說錯 *

* 答錯 *

......

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Ⅷ python中哪些單詞不能

在命令行下輸入python，然後輸入help("keywords")，可查看所有python的關鍵詞，這些詞不能
>>>help("keywords")