要判断一个多空循环中不得出现政治、seqing、db和暴力等内容，可以通过以下步骤：

1. 数据源筛选：首先，需要确定数据源的来源。确保选择的数据源是可靠的、合法的，并且不包含政治、seqing、db和暴力等内容。可以选择使用正规的、有信誉的数据提供商，或者自行收集数据并进行审核。

2. 文本分类模型：建立一个文本分类模型，用于判断文本是否包含政治、seqing、db和暴力等内容。可以使用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等，来训练模型。训练数据应包含已经标注好的文本样本，分为政治、seqing、db和暴力等类别，模型通过学习这些样本来进行分类预测。

3. 特征提取：在训练模型之前，需要对文本进行特征提取。可以使用词袋模型（Bag of Words）或者词嵌入（Word Embedding）等方法将文本转化为数值特征。特征提取的目的是将文本转化为可以被机器学习算法处理的形式。

4. 模型训练和评估：使用标注好的样本数据对模型进行训练，并使用另外一部分未标注的样本数据进行评估。通过评估模型的准确性、召回率和F1分数等指标，来判断模型的性能。

5. 循环文本判断：在多空循环中，对每个文本进行判断。将文本输入训练好的文本分类模型，判断文本是否包含政治、seqing、db和暴力等内容。如果判断结果为包含这些内容，可以采取相应措施，如过滤、屏蔽或者提醒用户。

6. 持续更新和改进：需要定期更新和改进模型，以适应新的文本内容和变化的语境。可以通过不断收集新的样本数据，重新训练模型，并根据用户反馈和监控结果进行改进。

需要注意的是，虽然通过机器学习模型可以辅助判断文本内容，但完全依赖自动化技术可能存在一定的误判率。因此，为了更好地保证内容的准确性，可以结合人工审核和其他手段进行多层次的过滤和监控。