使用python编写一个敏感数据识别的软件。

敏感数据识别是一个非常重要的数据安全问题。在Python中，我们可以使用正则表达式和机器学习算法来实现敏感数据识别的软件。

以下是一个简单的示例代码，该代码可以识别身份证号码、手机号码和邮箱地址：

import re

# 正则表达式模式
id_pattern = r'\d{17}[\dXx]'
phone_pattern = r'1[3-9]\d{9}'
email_pattern = r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'

# 读取文本文件
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()

# 使用正则表达式匹配身份证号码、手机号码和邮箱
id_list = re.findall(id_pattern, data)
phone_list = re.findall(phone_pattern, data)
email_list = re.findall(email_pattern, data)

# 输出结果
print('身份证号码：', id_list)
print('手机号码：', phone_list)
print('邮箱地址：', email_list)

上述代码中，我们首先定义了三个正则表达式模式，分别用于匹配身份证号码、手机号码和邮箱地址。然后，我们读取一个文本文件，并使用正则表达式匹配其中的敏感数据。最后，我们输出匹配结果。

除了使用正则表达式，我们还可以使用机器学习算法来识别敏感数据。以下是一个简单的示例代码，该代码使用朴素贝叶斯算法来识别垃圾短信：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('spam.csv', encoding='utf-8')

# 分割训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_data = df.iloc[:train_size]
test_data = df.iloc[train_size:]

# 提取特征
vectorizer = CountVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_data['text'])
test_features = vectorizer.transform(test_data['text'])

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_features, train_data['label'])

# 测试模型
test_pred = clf.predict(test_features)
test_acc = sum(test_pred == test_data['label']) / len(test_data)
print('测试集准确率：', test_acc)

上述代码中，我们首先读取了一个CSV文件，该文件包含了短信文本和标签（垃圾短信或正常短信）。然后，我们将数据分割为训练集和测试集，并使用CountVectorizer提取文本特征。最后，我们使用朴素贝叶斯算法训练模型，并在测试集上进行测试，计算准确率。

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体需求进行修改和优化。