最近在进行关键词的分析，中间涉及到对一些特殊的字符进行过滤的需求。包括带符号的（有部分还是SQL注入），并且存在一部分乱码的问题。梳理下来供后续使用。
检测字符串是否包含特殊符号
方案一：通过字符匹配的方式进行判定
def if_contain_symbol(keyword):symbols = "~!@#$%^&*()_+-*/<>,.[]\/"for symbol in symbols:if symbol in keyword:return Trueelse:return False
方案二：使用正则表达式判断（经测试\W在包含中文的情况下可用）
import redef if_contain_symbol(keyword):if re.search(r"\W", keyword):return Trueelse:return False
检测字符串中是否有乱码
人眼能识别的乱码在程序看来并没有想象中那么简单。针对程序来说“涓囧厓锛屾厛锽勬崘鐚”本身也是正常的字符。下面分享下一些折中的方案：
方案一：对分词后的分词率进行统计
从概率层面，正常的文本分词率（文本长度/分词后个数）>2，而乱码字符则接近1。
具体代码如下：
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# -*- encoding:utf-8 -*-
import jieba def if_contain_chaos(keyword):str_len = len(keyword)seg_len = len(jieba.lcut(keyword))if str_len / seg_len < 2:return Trueelse:return False
存在的问题，如果字符串内存在英文，则此方法的可用性不高，特别是关键词长度非常小的场景。
方案二：通过是否包含生僻字的方法进行判断
1980年的GB2312一共收录了7445个字符，包括6763个汉字和682个其它符号。汉字区的内码范围高字节从B0-F7，低字节从A1-FE，占用的码位是72*94=6768。其中有5个空位是D7FA-D7FE。这6763个汉字在Unicode中不是连续的，分布在CJK统一汉字字符区（0x4E00-0x9FA5）的20902个汉字中。
对于直接将生僻字定义为非GB2312内字符。由于GB2312的字符不是连续的，所以不能直接使用正则表达式的方式进行限定。而我们的方案是通过将字符串的unicode转化为GB2312来判断是否含有生僻字。即当转化发生异常即为包含生僻字。
def if_contain_chaos(keyword):try:keyword.encode("gb2312")except UnicodeEncodeError:return Truereturn False