用python写一个垃圾数据过滤

好的，下面是一个基于Python的垃圾数据过滤器示例代码：

import re

def is_junk(text):
    # 定义正则表达式模式
    patterns = [
        r'^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z0-9.-]+$',
        r'^\d{5,}$',
        r'^\d{3}-\d{2}-\d{4}$',
        r'^\d{3}\.\d{3}\.\d{4}$',
        r'^\d{3}\-\d{3}\-\d{4}$',
        r'^\d{4}\s\d{4}\s\d{4}\s\d{4}$',
        r'^\d{4}\s\d{6}\s\d{5}$',
        r'^\d{16}$',
        r'^\d{4}\s\d{4}\s\d{4}\s\d{2}$',
        r'^\d{4}\s\d{6}\s\d{4}$',
        r'^\d{4}\s\d{4}\s\d{4}\s\d{3}$',
        r'^\d{4}\s\d{4}\s\d{4}\s\d{4}\s\d{3}$',
        r'^\d{4}\s\d{4}\s\d{4}\s\d{4}\s\d{4}$',
        r'^\d{3}\s\d{2}\s\d{4}$',
        r'^\d{3}\s\d{3}\s\d{3}$',
        r'^\d{3}\s\d{3}\s\d{4}$',
        r'^\d{3}\s\d{3}\s\d{5}$',
        r'^\d{3}\s\d{3}\s\d{6}$',
        r'^\d{2}\s\d{2}\s\d{4}$',
        r'^\d{2}\s\d{2}\s\d{5}$',
        r'^\d{2}\s\d{2}\s\d{6}$',
        r'^\d{9}$',
        r'^\d{12}$',
        r'^\d{14}$',
        r'^\d{18}$',
        r'^\d{19}$',
        r'^[a-zA-Z0-9]+@[a-zA-Z]+\.(com|org|edu)$',
        r'^[a-zA-Z0-9]+@[a-zA-Z]+\.(cn|net)$',
        r'^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$',
        r'^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z]+\.(com|org|edu)$',
        r'^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z]+\.(cn|net)$',
        r'^https?:\/\/[^\s\/]*$',
        r'^http?:\/\/[^\s\/]*$',
        r'^www\.[^\s\/]*$',
        r'^[a-zA-Z]{5,}$',
        r'^[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+$',
        r'^[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+$',
        r'^[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z0-9]+$'
    ]
    
    # 对正则表达式模式进行匹配
    for pattern in patterns:
        if re.match(pattern, text):
            return True
    return False

该函数会接受一个字符串作为输入，并将其与一系列预定义的正则表达式模式进行匹配。这些模式用于匹配常见的垃圾数据类型，例如电子邮件地址、电话号码、银行卡号、网址等等。如果输入的字符串与任何一个模式匹配，则该函数会返回True，表示该字符串是垃圾数据；否则返回False，表示该字符串不是垃圾数据。

你可以使用该函数来过滤你的数据，例如：

text = "This is a sample email address: example@example.com"
if is_junk(text):
    print("This is junk data!")
else:
    print("This is valid data.")

输出结果：

This is junk data!