🛡️ Pasban | پاسبان

Pure Persian Text Processing Library | کتابخانهٔ پردازش متن پارسی سره

🌐 تارنما • 📚 راهنما • 📦 PyPI • 💬 تلگرام • 🐙 GitHub

این پروژه بخشی از پروژهٔ بزرگ پاسبان پارسی است. برای آشنایی و بهره‌گیری از پاسبان می‌توانید به تارنما و کانال تلگرام پاسبان سر بزنید.

English | پارسی

---

🇬🇧 English

What is Pasban?

Pasban is a high-performance Python library for detecting and replacing foreign (non-Persian) words in Persian text. Built with speed and accuracy in mind, it offers:

• ⚡ Lightning Fast: Aho-Corasick algorithm for multi-pattern matching (17-30× faster)
• 🎯 Highly Accurate: Regex-based engine available for maximum precision
• 🧹 Smart Processing: Advanced normalization and contextual cleaning
• 📊 Comprehensive Reports: Detailed statistics and Persian-language summaries
• 🔌 Fully Offline: Works offline after initial database download
• 🔧 Extensible: Easy-to-manage word database

⚠️ Internet Required: First-time database download and updates require an internet connection. If you're in a restricted region, you may need a VPN for initial setup.

Database Source

Pasban automatically downloads its word database from the keyaruga33/pasban_db repository on first run. The database contains thousands of foreign words and their Persian equivalents, maintained and updated regularly.

Quick Start

pip install pasban

from pasban.detector import WordDetector

# Initialize detector (downloads database on first run)
detector = WordDetector()

# Detect foreign words
text = "من با کامپیوتر کار می‌کنم و از اینترنت استفاده می‌کنم."
result = detector.detect(text)

# View results
print(f"Foreign words found: {result.foreign_words}")
# Output: ['کامپیوتر', 'اینترنت']

print(f"Persian equivalents: {result.words}")
# Output: {'کامپیوتر': 'رایانه', 'اینترنت': 'اینترنت'}

print(f"Foreign word percentage: {result.foreign_percentage:.1f}%")
# Output: 28.6%

# Get full Persian report
print(result.to_summary_text)

Which Detector Should I Use?

Engine	Speed	Accuracy	Best For
WordDetector ✅	17-30× faster	~98%	Production, large texts, real-time
WordDetectorRegex	Slower	~99%+	Small texts, maximum precision

from pasban.detector import WordDetector, WordDetectorRegex

# For most use cases (recommended)
detector = WordDetector()

# For maximum accuracy
detector_regex = WordDetectorRegex()

Performance Benchmark

Tested on Intel Core i7-8650U (100 iterations):

Text Size	WordDetector	WordDetectorRegex	Speed Gain
Large (1216 chars)	0.65 ms	12.09 ms	18.6×
Small (86 chars)	0.05 ms	0.92 ms	17×
Pure Persian (94 chars)	0.04 ms	1.15 ms	30×

Advanced Usage

# Disable normalization for raw text
result = detector.detect(text, normalize=False)

# Disable contextual cleaning for faster processing
result = detector.detect(text, contextual=False)

# Get only the word mappings
words = detector.detect_words(text)
# Output: {'کامپیوتر': 'رایانه', 'اینترنت': 'اینترنت'}

# Reload database after updates
detector.reload()

Documentation

📚 Full documentation: Read the Docs

Requirements

• Python 3.9+
• requests
• Internet connection (only for initial database download)

---

🇮🇷 پارسی

پاسبان چیست؟

پاسبان کتابخانه‌ای برای پردازش متن پارسی سره است که شناسایی و جایگزینی واژگان بیگانه را با دقت و سرعت بالا انجام می‌دهد. این کتابخانه دارای ویژگی‌های زیر است:

• ⚡ شتاب بسیار بالا: الگوریتم آهو-کُراسیک برای جستجوی چندالگویی (۱۷-۳۰ برابر پرشتاب‌تر)
• 🎯 دقت بالا: شناسگر برپایهٔ عبارت منظم برای دقت بیشینه
• 🧹 پردازش هوشمند: هنجار‌سازی پیشرفته و پالایش زمینه‌ای
• 📊 گزارش‌های موشکافانه: آمار موشکافانه و برابر های پارسی
• 🔌 آفلاین: پس از بارگیری نخستین، نیازی به اینترنت ندارد
• 🔧 قابل گسترش: پایگاه واژگان قابل سازماندهی

⚠️ نیازمند اینترنت: برای بارگیری نخستین پایگاه‌داده و به‌روزرسانی‌ها به پیوند اینترنت نیاز دارید. اگر در ناحیهٔ محدود شده هستید، ممکن است برای راه‌اندازی نخستین به VPN نیاز داشته باشید.

بن مایه پایگاه‌داده

پاسبان به‌صورت خودکار پایگاه واژگان خود را از ریپازوتوری keyaruga33/pasban_db در اجرای نخست بارگیری می‌کند. این پایگاه‌داده شامل هزاران واژهٔ بیگانه و برابرهای پارسی آن‌هاست که به‌صورت منظم نگهداری و به‌روزرسانی می‌شود (پروانه داده هارا از ریپاتوزری نام شده بخوانید).

آغاز پرشتاب

pip install pasban

from pasban.detector import WordDetector

# راه‌اندازی شناساگر (بارگیری پایگاه‌داده در نخست)
detector = WordDetector()

# شناسایی واژگان بیگانه
text = "من با کامپیوتر کار می‌کنم و از اینترنت استفاده می‌کنم."
result = detector.detect(text)

# نمایش براورد ها
print(f"واژگان بیگانه یافته‌شده: {result.foreign_words}")
# دستاورد ها: ['کامپیوتر', 'اینترنت']

print(f"برابرهای پارسی: {result.words}")
# دستاورد ها: {'کامپیوتر': 'رایانه', 'اینترنت': 'اینترنت'}

print(f"درصد واژگان بیگانه: {result.foreign_percentage:.1f}%")
# دستاورد: 28.6%

# دریافت گزارش واژگام به پارسی
print(result.to_summary_text)

کدام شناسگر را برگزینم؟

شناسگر	شتاب	موشکافی	بهترین برای
WordDetector ✅	۱۷-۳۰ برابر پرشتاب‌تر	~۹۸٪	تولید، متن‌های بزرگ، بلادرنگ
WordDetectorRegex	کندتر	~۹۹٪+	متن‌های کوچک، دقت بیشینه

from pasban.detector import WordDetector, WordDetectorRegex

# برای بیشتر کاربردها (پیشنهاد می‌شود)
detector = WordDetector()

# برای هوشمنداری بیشینه
detector_regex = WordDetectorRegex()

سنجش کارایی

آزمایش شده بر روی Intel Core i7-8565U (۱۰۰ بار):

اندازهٔ نوشتار	WordDetector	WordDetectorRegex	برتری شتاب
بزرگ (۱۲۱۶ نویسه)	۰.۶۵ میلی‌ثانیه	۱۲.۰۹ میلی‌ثانیه	۱۸.۶ برابر
کوچک (۸۶ نویسه)	۰.۰۵ میلی‌ثانیه	۰.۹۲ میلی‌ثانیه	۱۷ برابر
پارسی سره (۹۴ نویسه)	۰.۰۴ میلی‌ثانیه	۱.۱۵ میلی‌ثانیه	۳۰ برابر

کاربرد پیشرفته

# بی کنش کردن نرمال‌سازی برای نوشتار خام
result = detector.detect(text, normalize=False)

# بی کنس کردن پالایش زمینه‌ای برای پردازش پرشتاب‌تر
result = detector.detect(text, contextual=False)

# دریافت فقط دیکشنری واژگان
words = detector.detect_words(text)
# دستاورد: {'کامپیوتر': 'رایانه', 'اینترنت': 'اینترنت'}

# بارگذاری دوبارهٔ پایگاه‌داده پس از به‌روزرسانی
detector.reload()

داکیومنت

📚 راهنمای بکارگیری: Read the Docs

پیش‌نیازها

• پایتون 3.9 یا بالاتر
• requests
• پیوند اینترنت (تنها برای بارگیری نخستین پایگاه‌داده)

---

Made with ❤️ for Persian Language | با ❤️ برای زبان پارسی

Documentation • PyPI • Issues