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1.4K+ Stars！开源的高性能敏感词工具
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🎨️ 最新版本的功能特性
6W+ 词库，且不断优化更新 基于 fluent-api 实现，使用优雅简洁 基于 DFA 算法，性能为 7W+ QPS，应用无感 支持敏感词的判断、返回、脱敏等常见操作 支持常见的格式转换 全角半角互换、英文大小写互换、数字常见形式的互换、中文繁简体互换、英文常见形式的互换、忽略重复词等 支持敏感词检测、邮箱检测、数字检测、网址检测等 支持自定义替换策略 支持用户自定义敏感词和白名单 支持数据的数据动态更新（用户自定义），实时生效 支持敏感词的标签接口 支持跳过一些特殊字符，让匹配更灵活
🌟 性能测试
1、测试环境为普通的笔记本
处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1260P 2.10 GHz
机带 RAM 16.0 GB (15.7 GB 可用)
系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器
🧰 如何使用
JDK1.7+
Maven 3.x+
<dependency> <groupId>com.github.houbb</groupId> <artifactId>sensitive-word</artifactId> <version>[最新版本]</version></dependency>3、判断是否包含敏感词
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(SensitiveWordHelper.contains(text));🔥 其他用法
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";String result = SensitiveWordHelper.replace(text);
//输出：****迎风飘扬，***的画像屹立在***前。final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";String result = SensitiveWordHelper.replace(text, '0');
//输出： 0000迎风飘扬，000的画像屹立在000前。final String text = "楼主好人，邮箱 sensitiveword@xx.com";
List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);Assert.assertEquals("[sensitiveword@xx.com]", wordList.toString());此外，项目还提供了一个 IWordResultHandler 结果处理类，可以对敏感词的结果进行处理，允许用户自定义。在使用的时候更加灵活。小伙伴们可以参考项目的主页文档自行尝试。
附项目的链接：
开源地址：
https://github.com/houbb/sensitive-word往期推荐：