用python编写一个敏感数据识别的软件，数据包括身份证号、姓名、电话号码、地址、银行卡号等。

好的，我可以给你一些思路和建议，但由于时间和篇幅限制，可能无法覆盖所有细节。

首先，敏感数据识别是一个比较复杂的任务，需要综合使用多种技术和算法。以下是一些可能有用的技术和方法：

1. 正则表达式：可以用正则表达式来匹配身份证号、电话号码、银行卡号等格式化数据。例如，身份证号的正则表达式可以是：

^[1-9]\d{5}(18|19|20)\d{2}(0[1-9]|1[0-2])(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])\d{3}[0-9Xx]$

2. 机器学习：可以使用机器学习算法来识别非格式化数据，如姓名、地址等。一种常见的方法是使用正则表达式提取出数据，然后将其转换为特征向量，再使用分类器进行分类。例如，可以使用朴素贝叶斯算法来分类姓名和地址。

3. 模板匹配：可以使用模板匹配算法来识别格式化数据，如电话号码。该方法的基本思想是将电话号码的模板与输入数据进行匹配。例如，可以将电话号码的模板表示为：

(\d{3})-(\d{8})|(\d{4})-(\d{7})

4. 深度学习：可以使用深度学习算法来识别非结构化数据，如文本和图像。例如，可以使用卷积神经网络来识别身份证上的文字。

基于以上技术和方法，你可以考虑以下步骤来编写敏感数据识别软件：

1. 收集敏感数据样本，并进行标注。

2. 基于样本训练机器学习模型，用于识别非格式化数据。

3. 编写正则表达式，用于匹配格式化数据。

4. 编写模板匹配算法，用于识别特定格式的数据。

5. 集成深度学习算法，用于识别非结构化数据。

6. 编写程序接口，用于接收输入数据，并输出识别结果。

以上只是一个大致的思路和框架，具体实现还需要根据具体情况进行调整和优化。同时，为了保证识别的准确性和安全性，还需要考虑以下问题：

1. 数据加密和保护：需要对输入的数据进行加密和保护，防止数据泄露和滥用。

2. 误判和漏判处理：由于敏感数据的多样性和复杂性，可能会出现误判和漏判情况，需要对这些情况进行处理。

3. 性能优化：敏感数据识别需要处理大量数据，需要考虑性能优化，如使用多线程和分布式计算等技术。

希望以上建议能对你有所帮助！