Если абстрагироваться от базы данных, то задача выглядит слегка проще. Считайте, что есть два множества: множество плохих слов и множество слов в тексте. Остаётся определить, пересекаются ли эти множества. Если пересекаются, то как минимум одно плохое слово есть :-)
>>> a = { 1, 2, 3 }
>>> b = { 2, 3, 4 }
>>> c = { 5, 6 }
>>>
>>> a & b
{2, 3}
>>> a & c
set()
Теперь ближе к прикладной задаче. Поскольку множество "плохих слов" у нас хоть и хранится в БД (к слову, модели принято называть в единственном числе — BadWord — а не во множественном, как у Вас), но пока не происходят изменений, его можно считать статичным. Поэтому можно без зазрения совести брать это множество из кеша.
# utils.py
from django.core.cache import cache
def get_bad_words():
return cache.get('bad_words')
и пересчитывать кеш при создании, редактировании или удалении записей из BadWords. Например, с помощью сигналов:
# models.py
def set_bad_words(**kwargs):
from django.core.cache import cache
cache.set('bad_words', {w.bword for w in BadWords.objects.all()})
models.signals.post_save.connect(set_bad_words, sender=BadWords)
models.signals.post_delete.connect(set_bad_words, sender=BadWords)
Теперь остаётся только преобразовать входящий текст в множество слов
И пример использования:
# utils.py
def get_words_from_text(text_string):
return set([w for w in text_string.lower().split()])
и определять, есть ли плохие слова (т.е. пересекаются ли множества):
# utils.py
def has_bad_words(text_string):
return bool(get_bad_words() & get_words_from_text(text_string))
В общем, пространство для рефакторинга и улучшений ещё есть (неплохо бы вычистить из текста пунктуацию, стоп-слова, лишние пробелы, сигналы перенести в apps.py согласно новым правилам application loading, а то и вовсе выкинуть их), но идея, думаю, ясна.
