本文介绍了如何使用Python SDK文本反垃圾接口，识别文本中涉及色情、暴恐、涉政等内容。
功能描述
文本反垃圾接口目前仅支持同步检测。关于参数的详细说明，请参见文本同步检测。
一次请求可以检测多条文本，也可以检测单条文本。按实际检测的文本条数进行计费，请参见计费概述。
前提条件
安装Python依赖。关于安装Python依赖的具体操作，请参见安装Python依赖。
说明请一定按照安装Python依赖页面中的版本安装，否则会导致调用失败。
下载并在项目工程中引入Extension.Uploader工具类。
提交文本反垃圾检测任务
在使用文本反垃圾检测之前，您需要先提交文本内容检测任务，如果您认为文本检测的结果与您的期望不符，可以通过文本反垃圾结果反馈接口纠正算法的检测结果。文本垃圾检测支持自定义关键词，例如，添加一些竞品关键词等。如果被检测的文本中包含您添加的关键词，算法会返回suggestion为block。
您可以前往内容安全控制台添加关键词，也可以通过API接口添加关键词。
接口 | 描述 | 支持的Region |
TextScanRequest | 提交文本反垃圾检测任务，检测场景参数请传递antispam（scenes=antispam）。 |
|
示例代码
# coding=utf-8
# 以下代码用于调用文本检测接口。
from aliyunsdkcore import client
from aliyunsdkcore.profile import region_provider
from aliyunsdkgreen.request.v20180509 import TextScanRequest
import json
import uuid
import datetime
# 注意：此处实例化的client尽可能重复使用，提升检测性能。避免重复建立连接。
# 常见获取环境变量方式：
# 获取RAM用户AccessKey ID：os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID']
# 获取RAM用户AccessKey Secret：os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET']
clt = client.AcsClient("建议从环境变量中获取RAM用户AccessKey ID", "建议从环境变量中获取RAM用户AccessKey Secret", "cn-shanghai")
region_provider.modify_point('Green', 'cn-shanghai', 'green.cn-shanghai.aliyuncs.com')
# 每次请求时需要新建request，请勿复用request对象。
request = TextScanRequest.TextScanRequest()
request.set_accept_format('JSON')
task1 = {"dataId": str(uuid.uuid1()),
"content":"textContentToBeModerated",
"time":datetime.datetime.now().microsecond
}
# 文本反垃圾检测场景的场景参数是antispam。
request.set_content(bytearray(json.dumps({"tasks": [task1], "scenes": ["antispam"]}), "utf-8"))
response = clt.do_action_with_exception(request)
print(response)
result = json.loads(response)
if 200 == result["code"]:
taskResults = result["data"]
for taskResult in taskResults:
if (200 == taskResult["code"]):
sceneResults = taskResult["results"]
for sceneResult in sceneResults:
scene = sceneResult["scene"]
suggestion = sceneResult["suggestion"]
# 根据scene和suggestion设置后续操作。文本反垃圾结果反馈
如果您认为文本检测的结果与您的期望不符，您可以通过文本反垃圾结果反馈接口纠正算法的检测结果。
系统会将您反馈的结果添加到对应的检测文本库，在您下次提交相似的内容进行检测时，以您通过反馈接口校正后的结果作为检测结果。
接口 | 描述 | 支持的地域 |
TextFeedbackRequest | 提交文本反垃圾检测结果的反馈，以人工反馈的检测结果纠正算法检测结果。 |
|
示例代码
# coding=utf-8
from aliyunsdkcore import client
from aliyunsdkcore.profile import region_provider
from aliyunsdkgreen.request.v20180509 import TextFeedbackRequest
import json
# 注意：此处实例化的client尽可能重复使用，提升检测性能。避免重复建立连接。
# 常见获取环境变量方式：
# 获取RAM用户AccessKey ID：os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID']
# 获取RAM用户AccessKey Secret：os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET']
clt = client.AcsClient("建议从环境变量中获取RAM用户AccessKey ID", "建议从环境变量中获取RAM用户AccessKey Secret", "cn-shanghai")
region_provider.modify_point('Green', 'cn-shanghai', 'green.cn-shanghai.aliyuncs.com')
request = TextFeedbackRequest.TextFeedbackRequest()
request.set_accept_format('JSON')
request.set_content(
json.dumps({"dataId": "检测数据ID", "taskId": "文本审核任务ID",
"content": "文本内容", "label": "spam", "note": "备注信息"}))
try:
response = clt.do_action_with_exception(request)
print(response)
result = json.loads(response)
if 200 == result["code"]:
print("response success.")
except Exception as err:
print(err)