Python 关键词过滤的实现流程
步骤概述
在开始编写代码之前，我们需要明确整个实现流程。下面的表格展示了实现关键词过滤的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 读取关键词列表 |
| 2 | 读取待检测的文本 |
| 3 | 对文本进行分词处理 |
| 4 | 检测分词结果中是否包含关键词 |
| 5 | 输出检测结果 |
接下来，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
步骤详解
步骤 1：读取关键词列表
在实现关键词过滤之前，我们首先需要准备一个包含关键词的列表。这个列表可以从文件中读取，也可以直接写在代码中。下面的代码演示了如何从文件中读取关键词列表：
def read_keywords(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
keywords = [line.strip() for line in file]
return keywords
这段代码使用了 open 函数打开一个文件，然后逐行读取文件内容并去除每行末尾的换行符。最后，返回一个包含所有关键词的列表。
步骤 2：读取待检测的文本
在进行关键词过滤之前，我们需要提供待检测的文本。这个文本可以从用户输入中获取，也可以从文件中读取。下面的代码展示了如何从文件中读取待检测的文本：
def read_text(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
text = file.read()
return text
这段代码使用了 open 函数打开一个文件，并使用 read 方法读取文件内容。最后，返回读取到的文本。
步骤 3：对文本进行分词处理
在进行关键词检测之前，我们需要对文本进行分词处理。这可以通过使用分词库实现，例如 jieba 库。下面的代码展示了如何使用 jieba 库对文本进行分词处理：
import jieba
def tokenize(text):
tokens = jieba.cut(text)
return tokens
这段代码使用了 jieba.cut 方法对文本进行分词处理，并返回一个生成器对象。我们可以通过迭代这个生成器对象来获取分词结果。
步骤 4：检测分词结果中是否包含关键词
在得到文本的分词结果后，我们需要判断分词结果中是否包含关键词。下面的代码展示了如何检测分词结果中是否包含关键词：
def detect_keywords(tokens, keywords):
detected_keywords = []
for token in tokens:
if token in keywords:
detected_keywords.append(token)
return detected_keywords
这段代码遍历分词结果中的每一个词语，然后判断该词语是否在关键词列表中。如果是，则将该关键词添加到 detected_keywords 列表中。
步骤 5：输出检测结果
在完成关键词检测之后，我们需要输出检测结果。这可以通过打印结果到控制台，或者写入到文件中实现。下面的代码展示了如何输出检测结果到控制台：
def print_detection_results(detected_keywords):
if detected_keywords:
print("检测到以下关键词：")
for keyword in detected_keywords:
print(keyword)
else:
print("未检测到任何关键词。")
这段代码判断检测结果是否为空，如果不为空，则逐行打印检测到的关键词。如果检测结果为空，则打印未检测到任何关键词的信息。
甘特图
下面是使用 mermaid 语法绘制的关键词过滤的甘特图：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
