Detected Profanity

Zero deps Coverage

Детектор мата для RU / EN / транслита. Без зависимостей.
Profanity detection for Russian, English and translit. Zero dependencies, pure Python.

NFKC · ё→е · leet / homoglyph · сепараторы · повторы 3+→2 · делеция / дубль · Aho-Corasick O(n+z) · allowlist

Features

Возможность	Что делает
3 языка	`ru` / `en` / `translit` (`pizdec`, `hui`, `blyad`) + `all` (по умолчанию)
Нормализация	`NFKC` (fullwidth → ascii, лигатуры), `lower`, `ё→е`, снятие диакритики
Leet / homoglyph	RU: `0→о`, `3→з`, `4→а`, `@→а`, `$→с`, `a→а`, `e→е`, `o→о`, `p→р` · EN: `0→o`, `1→l`, `!→i`, `
Сепараторы	40+ символов: `# * . _ - \| / · • —` + ZWS (, `‌`, `‍`, и др.) — вырезаются перед поиском
Повторы	`бляяяя → бляя`, `fuuuuuck → fuuck` — схлопывание `3+ → 2`
Делеция / дубль	`пздец` (пропуск), `хууй` (дубль) — варианты генерируются при сборке автомата
Границы слова	Проверка `word-expand` + allowlist — `мандарин` / `assassin` не триггерят
Aho-Corasick	`O(n+z)` поиск, ленивая сборка автоматов, thread-safe `search`
Zero deps	Только stdlib, Python 3.8+
Транслит	Двойная проверка: `lower` + EN-leet нормализация

Установка

pip install detected-profanity

Требования: Python 3.8+, без зависимостей.

Из исходников:

git clone https://github.com/detected-profanity/detected-profanity
cd detected-profanity
pip install -e .
# с dev-зависимостями
pip install -e ".[dev]"

Проверка:

python -c "from detected_profanity import contains_profanity; print(contains_profanity('привет'))"
# False
python -m detected_profanity "пошёл на хуй"
# profanity: YES  matches=['хуй']

Быстрый старт

Python API

from detected_profanity import ProfanityDetector, contains_profanity, detect, censor, normalize_text

# по умолчанию — все языки (ru + en + translit)
contains_profanity("Привет, как дела?")   # False
contains_profanity("охуеть, это пиздец")  # True
detect("охуеть, это пиздец")              # ["охуеть", "пиздец"]
censor("ну ты мудак")                     # "ну ты *****"
censor("пошёл нахуй", repl="#")           # "пошёл #####"

# нормализация раскрывает маскировку
normalize_text("бл@ть, 0хуеть")           # "блать, охуеть"  (@→а, 0→о)
contains_profanity("бл@ть")               # True

# фильтр по языку
det_ru = ProfanityDetector(lang="ru")
det_ru.contains_profanity("hello fuck")   # False  — только RU
det_ru.detect("блядь и shit")             # ["блядь"]

det_en = ProfanityDetector(lang="en")
det_en.contains_profanity("fuck")         # True
det_en.contains_profanity("хуй")          # False

# несколько языков
det = ProfanityDetector(languages=["ru", "en"])
det.contains_profanity("хуй")             # True
det.contains_profanity("fuck")            # True

# транслит
ProfanityDetector().contains_profanity("pizdec kak holodno")  # True
ProfanityDetector(lang="translit").detect("ebat ti pidor")    # ["ebat", "pidor"]

# без нормализации / без транслита
ProfanityDetector(use_normalization=False).contains_profanity("бл@ть")  # False
ProfanityDetector(lang="ru", include_translit=False).contains_profanity("pizdec")  # False

# allowlist — ложных срабатываний нет
contains_profanity("мандарин и assassin")  # False
contains_profanity("художник")             # False

CLI

# one-shot
python -m detected_profanity "охуеть, это пиздец"
# profanity: YES  matches=['охуеть', 'пиздец']

python -m detected_profanity --censor "ну ты мудак"
# ну ты *****

# разные языки
python -m detected_profanity --lang ru "fuck"   # profanity: NO
python -m detected_profanity --lang en "fuck"   # profanity: YES

# JSON + stdin (для пайпов и CI)
echo "pizdec" | python -m detected_profanity --json
# {"text": "pizdec\n", "has_profanity": true, "matches": ["pizdec"]}

python -m detected_profanity --censor --repl "#" --json --lang all "fuck you, блядь"

# REPL
python cli.py
# › привет, как дела?  → not detected
# › на#хуя ты это сделал → detected
# › /exit — выход

--help:

usage: detected_profanity [-h] [--lang {ru,en,translit,all}] [--censor] [--repl REPL]
                          [--json] [--no-normalize] [--no-translit] [-v] [text ...]

  text                  Текст для проверки (если не указан — читается stdin)
  --lang                Язык лексикона (default: all)
  --censor              Вывести цензурированную версию
  --repl REPL           Символ-заменитель (default: "*")
  --json                JSON-вывод
  --no-normalize        Отключить NFKC/leet/homoglyph
  --no-translit         Не включать транслит
  -v, --version

exit-коды: 0 = чисто, 1 = найден мат, 2 = ошибка ввода

Консольная команда (после pip install): detected-profanity "текст" — алиас к python -m detected_profanity.

Маскировки

Каждый пример ниже — contains_profanity(...) is True. Проверено на датасете 60 фраз (см. Производительность).

RU — 14 примеров

#	Тип	Ввод	Нормализован	Матчится как	Комментарий
1	Сепаратор `#`	`на#хуя`	`нахуя`	`нахуя`	`#` ∈ `SEPARATORS`, вырезается
2	Сепаратор `*`	`х*й`	`хй`	`хй`	каноническая форма для `х*й`
3	Leet `0→о`	`0хуеть`	`охуеть`	`охуеть`	`LEET_MAP: 0→о`
4	Leet `@→а`	`бл@ть`	`блать`	`блать`	`@→а`, форма `блать` в словаре
5	Сепараторы `..`	`п..здец`	`пздец`	`пздец`	`.` — сепаратор, `и` — делеция
6	Пробелы	`х у й`	`хуй`	`хуй`	пробел — сепаратор, поиск в `stripped`
7	Точки	`б.л.я`	`бля`	`бля`	каждая `.` — сепаратор
8	Повторы `3+→2`	`бляяяя`	`бляя`	`бля`	`collapse_repeats: (.)\1{2,}→\1\1`
9	Делеция	`пздец`	`пздец`	`пздец`	`_gen_variants` удаляет 1 букву при `len≥4`
10	Дефисы	`х-у-й`	`хуй`	`хуй`	`-` — сепаратор
11	Homoglyph `a→а`	`блaть` (лат. `a`)	`блать`	`блать`	`HOMOGLYPH_MAP: a→а`
12	Fullwidth	`ｂｌｙａｄ`	`blyad` → `бляд`	`бляд`	`NFKC` fullwidth → ascii → homoglyph
13	Смешанная	`п#здец`	`пздец`	`пздец`	`#` + делеция
14	Регистр	`ХУЙ` / `ХуЙ`	`хуй`	`хуй`	`lower` до маппинга

EN — 10 примеров

#	Тип	Ввод	Нормализован	Матчится как
1	Сепаратор `*`	`f*ck`	`fck`	`fuck` (вариант делеции `u`)
2	Сепаратор `*`	`sh*t`	`sht`	`shit`
3	Leet `$→s`	`a$$hole`	`asshole`	`asshole`
4	Leet `!→i`	`b!tch`	`bitch`	`bitch`
5	Leet `@→a`	`f@ck`	`fack`	`fuck` (через `stripped`)
6	Пробелы	`f u c k`	`fuck`	`fuck`
7	Точки	`b.i.t.c.h`	`bitch`	`bitch`
8	Повторы	`fuuuuuck`	`fuuck`	`fuck` (вариант дубля)
9	Делеция	`fck`	`fck`	`fuck`
10	Leet `5→s`	`5hit`	`shit`	`shit`

Транслит

Ввод	Матчится как	Исходник
`pizdec`	`pizdec`	`пиздец`
`hui` / `huy` / `khuy`	`hui`	`хуй`
`ebat` / `yebat`	`ebat`	`ебать`
`blyad` / `blya`	`blyad`	`блядь`
`pidor` / `pidaras`	`pidor`	`пидор`
`suka`	`suka`	`сука`

Карты: detected_profanity/normalizer.py — LEET_MAP, HOMOGLYPH_MAP, SKELETON_MAP, SEPARATORS (40+ символов включая ZWS , ‌, ‍, ).

Архитектура

                  ┌──────────────────────────────────────────────────┐
  raw text        │              ProfanityDetector                    │
  "бл@ть, 0хуеть!"│                                                   │
       │          │   ┌──────────────┐      ┌──────────────────┐     │
       ▼          │   │  RU branch   │      │  EN / translit   │     │
  ┌──────────┐    │   │ normalize_   │      │  _en_normalize   │     │
  │  NFKC    │────┼──►│ text (NFKC+  │      │  (NFKC+lower+    │     │
  │ normalize│    │   │ lower+ё→е+   │      │  EN leet)        │     │
  └────┬─────┘    │   │ skeleton)    │      │                  │     │
       │          │   └──────┬───────┘      └────────┬─────────┘     │
       ▼          │          │                       │               │
  ┌──────────┐    │          ▼                       ▼               │
  │  lower   │    │   collapse_repeats  (.)\1{2,} → \1\1             │
  └────┬─────┘    │   "бляяяя" → "бляя"  /  "fuuuuuck" → "fuuck"      │
       │          │          │                       │               │
       ▼          │          ▼                       ▼               │
  ┌──────────┐    │   ┌─────────────┐        ┌─────────────┐         │
  │  ё → е   │    │   │  collapsed  │        │  collapsed  │         │
  └────┬─────┘    │   │ "блать,     │        │ "fuck,      │         │
       │          │   │  охуеть"    │        │  shit"      │         │
       ▼          │   └──────┬──────┘        └──────┬──────┘         │
  ┌──────────────┐│          │  ┌───────────────────┘                │
  │ skeleton map ││          │  │  _strip_with_map(SEPARATORS)       │
  │ 0→о,@→а,a→а  ││      ┌───▼──▼───┐                                 │
  └──────┬───────┘│      │ stripped │  без сепараторов + cmap        │
         │        │      │ "блать   │  "fuckshit" + [pos map]        │
         ▼        │      │  охуеть" │                                 │
  ┌──────────────┐│      └────┬─────┘                                 │
  │  collapsed   ││           │                                       │
  │  3+ → 2      ││     ┌─────▼──────┐                                │
  └──────┬───────┘│     │ Aho-Corasick│  O(n+z) scan                  │
         │        │     │  build: O(N)│  N = Σ len(patterns)          │
         ▼        │     │ search: O(n+z)│ n=len(text), z=matches      │
  ┌──────────────┐│     └─────┬──────┘                                │
  │  stripped    ││           │  collapsed  +  stripped               │
  │  + cmap      ││           │  (два прохода)                        │
  └──────┬───────┘│           ▼                                       │
         │        │     ┌──────────┐  word-expand + allowlist         │
         ▼        │     │  filter  │  is_allowed(word)               │
     ┌────────┐   │     └────┬─────┘  len 2/3 → strict               │
     │ Aho AC │   │          │                                        │
     └────┬───┘   │          ▼                                        │
          │       │     contains → bool / detect → list / censor      │
          ▼       │                                                   │
     ┌─────────┐  │                                                   │
     │ filter  │  └──────────────────────────────────────────────────┘
     └─────────┘

Шаги

#	RU ветка	EN / translit ветка	Сложность
1	`unicodedata.normalize('NFKC', text)`	то же	`O(n)`
2	`lower()` + `ё→е`	`lower()` + `_EN_LEET_MAP`	`O(n)`
3	`SKELETON_MAP` (`0→о`, `@→а`, `a→а` …)	`_EN_LEET_MAP` (`0→o`, `@→a`, `!→i` …)	`O(n)`
4	`collapse_repeats`	то же	`O(n)`
5	`stripped` + `cmap` (без `SEPARATORS`)	то же	`O(n)`
6	`_gen_variants` при сборке (делеция `len≥4`, дубль `len≥3`)	то же	`O(P·L)` один раз
7	`AhoCorasick.search(collapsed)` + `search(stripped)`	то же	`O(n+z)`
8	`_expand_word` + `is_allowed` фильтрация	то же	`O(z·w)`

Паттерны расширяются на этапе сборки, поиск остаётся линейным. Автоматы ленивые (_get_ru_ac / _get_en_ac / _get_tr_ac) — строятся при первом вызове. search thread-safe (только чтение).

Производительность

Сложность

Операция	Сложность	Примечание
`AhoCorasick.build`	`O(N)`, `N = Σ len(pattern)`	BFS по трие, один раз
`AhoCorasick.search`	`O(n+z)`	`n=len(text)`, `z=совпадений`
`AhoCorasick.search_iter`	`O(n+z)` streaming	ленивый генератор
`normalize_text`	`O(n)`	NFKC + lower + map
`contains_profanity`	`O(n+z)`	нормализация + 2× Aho
Память	`O(N)` trie	~500 паттернов с вариантами

Линейный скан против O(n·m) наивного перебора — критично на длинных текстах и больших словарях.

Бенчмарк

Датасет: 60 фраз — 30 RU (10 clean + 10 open + 10 masked) + 30 EN (10 clean + 10 open + 10 masked). Запуск: python benchmarks/benchmark.py.

Benchmark: detected-profanity vs alternatives (60 фраз: 30 RU + 30 EN)

Library	Status	Acc	Prec	Rec	F1	Time(s)	ms/txt	TP	TN	FP	FN
detected-profanity	ok	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	0.0316	0.53	40	20	0	0
better-profanity	ok	60.0%	100.0%	40.0%	57.1%	0.1354	2.26	16	20	0	24
profanity-check	ok	58.3%	100.0%	37.5%	54.5%	0.2000	3.33	15	20	0	25
censure	skipped	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—

Детализация (только ok):

Library	RU (30)	EN (30)	Clean (20)	Open (20)	Masked (20)
detected-profanity	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%
better-profanity	33.3%	86.7%	100.0%	50.0%	30.0%
profanity-check	33.3%	83.3%	100.0%	50.0%	25.0%

Итог:

Best accuracy / F1 / recall / masked — detected-profanity (100% на всех срезах)
Fastest — detected-profanity (0.53 ms/текст, в 4–6× быстрее альтернатив)
Альтернативы проваливают RU (33.3%) и маскировки (25–30%)

Benchmark chart

Воспроизвести:

python benchmarks/benchmark.py --json benchmarks/results.json --png benchmarks/benchmark.png
python benchmarks/benchmark.py --no-plot
python benchmarks/benchmark.py --list-dataset

Сравнение с альтернативами

Основано на benchmarks/results.json (60 фраз, см. выше).

Критерий	detected-profanity	`better-profanity`	`profanity-check`	`censure`
RU	Да (150+ форм, 40+ корней)	Нет (EN only)	Нет	Нет
Транслит	Да (100+ форм)	Нет	Нет	Нет
Leet / homoglyph	Да	Частично	Нет	Нет
Сепараторы (40+)	Да	Нет	Нет	Нет
Повторы 3+→2	Да	Нет	Нет	Нет
Делеция / дубль	Да	Нет	Нет	Нет
Allowlist	Да	Нет	Нет	Нет
Accuracy (60)	100%	60.0%	58.3%	—
Masked (20)	100%	30.0%	25.0%	—
RU accuracy (30)	100%	33.3%	33.3%	—
Алгоритм	Aho-Corasick O(n+z)	Regex / list scan	ML (sklearn TF-IDF)	Regex
Зависимости	zero (stdlib)	zero	`scikit-learn` (~100 MB)	zero
Скорость	0.53 ms/txt	2.26 ms/txt	3.33 ms/txt	—
Censor	Да (`repl`)	Да	Нет	Да
Лицензия	MIT	MIT	MIT	MIT

Вердикт: единственная из проверенных библиотек, проходящая RU + маскировки без регресса на EN. Единственный zero-deps вариант с O(n+z) и <1 ms на текст.

API Reference

`ProfanityDetector`

ProfanityDetector(
    lang: str | None = None,              # "ru" | "en" | "translit" | "all" | None (all)
    languages: str | list[str] | None = None,  # альтернатива lang: ["ru", "en"]
    *,
    include_translit: bool = True,        # включать транслит при ru/all
    use_normalization: bool = True,       # NFKC+leet+homoglyph (False → только lower)
)

Метод	Сигнатура	Описание
`contains_profanity`	`(text: str) -> bool`	Есть ли мат
`detect`	`(text: str) -> list[str]`	Список канонических форм
`censor`	`(text: str, repl="*") -> str`	Цензурированная копия

Бросает TypeError если text не str. Пустая строка → False / [].

Функциональный API (синглтон `all`)

Символ	Тип	Описание
`contains_profanity(text)`	`-> bool`	Шорткат через дефолтный детектор
`detect(text)`	`-> list[str]`	Шорткат
`censor(text, repl="*")`	`-> str`	Шорткат
`normalize_text(text)`	`-> str`	`NFKC + NFKD strip + lower + ё→е + SKELETON_MAP`
`collapse_repeats(text)`	`-> str`	`aaa→aa` (3+ → 2)
`__version__`	`str`	Версия пакета

`normalizer` — карты

Константа	Содержимое
`LEET_MAP`	`0→о`, `3→з`, `4→а`, `5→s`, `@→а`, `$→с`, `€→е`
`HOMOGLYPH_MAP`	`a→а`, `e→е`, `o→о`, `p→р`, `c→с`, `x→х`, `y→у`, `H→Н` …
`SKELETON_MAP`	`LEET_MAP ∪ HOMOGLYPH_MAP`
`SEPARATORS`	`set` из 40+ сепараторов (включая ZWS , `‌`, `‍`, )

`matcher.AhoCorasick`

from detected_profanity.matcher import AhoCorasick, Match, find_matches

ac = AhoCorasick(["хуй", "пиздец", "fuck"])
ac.search("охуеть, fuck")          # [(5, "хуй"), (12, "fuck")]  — (end_idx, pattern)
ac.search_iter("длинный текст")    # генератор
ac.find_matches("охуеть")          # [Match(pattern="хуй", start=1, end=3)]
find_matches("text", ["bad", "word"])
len(ac)                            # число паттернов
"хуй" in ac                        # True

Метод	Сложность
`add_pattern(p)`	`O(k)`, `k=len(p)`
`build()`	`O(N)` BFS, idempotent
`search(text)`	`O(n+z)`
`search_iter(text)`	`O(n+z)` streaming
`find_matches(text)`	`O(n+z)` → `list[Match]`

`lexicon`

Символ	Описание
`ALL_RU_ROOTS` (40+)	Базовые корни
`RU_FORMS` (150+)	Кириллические формы
`EN_FORMS` (100+)	Английские формы
`TRANSLIT_FORMS` (100+)	Транслит-формы
`ALLOWLIST`	Белый список (`set[str]`)
`is_allowed(token)`	Проверка allowlist (нормализация + префикс `len≥4`)
`get_patterns(lang, include_translit)`	Скомпилированные `re` паттерны с `\b`

Allowlist

Подстроки профлексики встречаются в нормальных словах — детектор фильтрует их до проверки паттернов.

Токен	Почему в allowlist	Без фильтра
`мандарин`, `мандат`, `команда`	содержат `манд`	FP на `манда`
`художник`, `художественный`	содержат `ху`	FP на `хуй`
`бляшка`, `блок`, `бланк`, `облако`	содержат `бля` / `бл`	FP на `блядь`
`страхование`, `подстраховать`	содержат `страх`	FP
`assassin`, `assistant`, `classic`, `pass`	содержат `ass`	FP на `ass`
`cocktail`, `cockpit`, `peacock`	содержат `cock`	FP на `cock`
`shiitake`	содержит `shit`	FP на `shit`

Проверка — is_allowed(token): lower + ё→е + strip пунктуации, точное совпадение или префикс len≥4 (мандариновый → мандарин). Плюс word-expand в детекторе: совпадение отбрасывается, если слово-носитель целиком в allowlist.

Кастомизация — передайте свой allowlist через форк lexicon.py или фильтрацию результата detect().

Разработка и публикация

Разработка

git clone https://github.com/detected-profanity/detected-profanity
cd detected-profanity
pip install -e ".[dev]"

pytest -q                          # все тесты
pytest tests/test_detector.py -v   # только детектор
python -m ruff check .             # линтер
python -m mypy detected_profanity  # типы (strict)

Бенчмарк:

python benchmarks/benchmark.py
python benchmarks/benchmark.py --list-dataset
python benchmarks/benchmark.py --no-plot
cat benchmarks/results.json | python -m json.tool | head -n 60
open benchmarks/benchmark.png

Структура:

detected_profanity/
  __init__.py      — публичный API, __version__
  detector.py      — ProfanityDetector + Aho-Corasick wiring
  normalizer.py    — NFKC, LEET_MAP, HOMOGLYPH_MAP, SEPARATORS, collapse_repeats
  matcher.py       — AhoCorasick, Match, find_matches (pure Python, O(n+z))
  lexicon.py       — ALL_RU_ROOTS, RU/EN/TRANSLIT_FORMS, ALLOWLIST, is_allowed
  __main__.py      — python -m detected_profanity (argparse)
cli.py             — интерактивный REPL
benchmarks/
  benchmark.py     — сравнение с better-profanity / profanity-check / censure
  dataset.py       — 60 фраз (RU/EN clean/profane/masked)
  results.json     — последний прогон
  benchmark.png    — график
tests/
  test_detector.py / test_normalizer.py / test_matcher.py / test_cli.py

Требования к PR:

python -m ruff check . — 0 warnings
python -m mypy detected_profanity — strict, без any
pytest -q — зелёный
PR <200 строк

Публикация

# версия — в pyproject.toml и detected_profanity/__init__.py (__version__)
# 1. bump версии, changelog, git tag
# 2. сборка
python -m build                    # hatchling → dist/*.whl + *.tar.gz
twine check dist/*

# 3. проверка в TestPyPI (опционально)
twine upload --repository testpypi dist/*

# 4. релиз
twine upload dist/*
git tag v1.0.0 && git push --tags

pyproject.toml: build-system = hatchling, requires-python >=3.8, dependencies = [].

Лицензия

MIT — см. LICENSE.

_{Для модерации чатов, комментариев и UGC без ML и внешних API.}

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

detected_profanity-0.1.0.tar.gz (63.6 kB view details)

Uploaded Sep 4, 2026 Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

The dropdown lists show the available interpreters, ABIs, and platforms. Enable javascript to be able to filter the list of wheel files.

detected_profanity-0.1.0-py3-none-any.whl (27.5 kB view details)

Uploaded Sep 4, 2026 Python 3

File details

Details for the file detected_profanity-0.1.0.tar.gz.

File metadata

Download URL: detected_profanity-0.1.0.tar.gz
Upload date: Sep 4, 2026
Size: 63.6 kB
Tags: Source
Uploaded using Trusted Publishing? No
Uploaded via: twine/7.0.0 CPython/3.12.3

File hashes

Hashes for detected_profanity-0.1.0.tar.gz
Algorithm	Hash digest
SHA256	`2e738d9b1311d68b5ea66c2a3e609833dc8a638e3ca239d089f436585ccec245`
MD5	`6a88452449f0a294feb070cce45a3a9f`
BLAKE2b-256	`4216431236b65585d6e6adbe22915e7157c3d5cd0fae6bab9f50c5586345cdad`

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file detected_profanity-0.1.0-py3-none-any.whl.

File metadata

Download URL: detected_profanity-0.1.0-py3-none-any.whl
Upload date: Sep 4, 2026
Size: 27.5 kB
Tags: Python 3
Uploaded using Trusted Publishing? No
Uploaded via: twine/7.0.0 CPython/3.12.3

File hashes

Hashes for detected_profanity-0.1.0-py3-none-any.whl
Algorithm	Hash digest
SHA256	`4c78512d859c77f19e0e4f81ca44fcbdb0d3747b6d35d84603b2da9983889a4b`
MD5	`14e9f00fba53ab0c16595e7f285ca520`
BLAKE2b-256	`2d531d14cd893aeac11018da8dd22bd76568780dc8214e7b75b3142ef5a2ebe0`

See more details on using hashes here.

Release history Release notifications | RSS feed

This release

0.1.0 This release

Sep 4, 2026 2 files

detected-profanity 0.1.0

Detected Profanity

Оглавление

Features

Установка

Быстрый старт

Python API

CLI

Маскировки

RU — 14 примеров

EN — 10 примеров

Транслит

Архитектура

Шаги

Производительность

Сложность

Бенчмарк

Сравнение с альтернативами

API Reference

ProfanityDetector

Функциональный API (синглтон all)

normalizer — карты

matcher.AhoCorasick

lexicon

Allowlist

Разработка и публикация

Разработка

Публикация

Лицензия

Project links

Key dates

1 maintainer

Credits

License

Requires

Tags

Classifiers

Download files

Source Distribution

Built Distribution

File details

File metadata

File hashes

File details

File metadata

File hashes

Release history Release notifications | RSS feed

`ProfanityDetector`

Функциональный API (синглтон `all`)

`normalizer` — карты

`matcher.AhoCorasick`

`lexicon`