步骤1:输入两个字符串 首先,我们需要输入两个字符串,以便进行比较。我们可以使用以下代码来实现: # 输入两个字符串str1=input("请输入第一个字符串:")str2=input("请输入第二个字符串:") 1. 2. 3. 步骤2:获取两个字符串的长度 接下来,我们需要获取两个字符串的长度,可以使用以下代码实现: # 获取字符...
然后,我们可以使用该库中的Levenshtein类来比较两个字符串的差异。 fromstrsimpy.levenshteinimportLevenshteindefcompare_strings(string1,string2):lev=Levenshtein()distance=lev.distance(string1,string2)returndistance string1="hello"string2="world"print(compare_strings(string1,string2)) 1. 2. 3. 4. 5. ...
麻省理工学院公开课:计算机科学及编程导论 第二课 分支, 条件和循环 (可以在网易公开课中找到) http://stackoverflow.com/questions/3270680/how-does-python-compare-string-and-int http://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#comparisons http://docs.python.org/2/library/functions.html#id...
"# 使用 difflib 库中的 Differ 类来比较两个字符串differ=difflib.Differ()diff=differ.compare(str...
diff = d.compare(string1.splitlines(), string2.splitlines())# 输出差异部分 print('\n'.join(...
Python里一共有三种字符串匹配方式,用于判断一个字符串是否包含另一个字符串。比如判断字符串“HelloWorld”中是否包含“World”: defstringCompare(str1, str2):ifstr1instr2:print("yes1")#index指str2在str1中的开始下标,为-1则证明str1中不包含str2defstringCompare2(str1, str2):ifstr1.index(str2)...
^includingHTMLand context and unified diffs.-difflib document v7.4?^+difflib document v7.5?^-add string 说明 采用Differ()类对两个字符串进行比较,另外difflib的 SequenceMatcher()类支持任意类型序列的比较,HtmlDiff()类支持将比较结果输出为HTML格式。
Python String Operations Many operations can be performed with strings, which makes it one of the most useddata typesin Python. 1. Compare Two Strings We use the==operator to compare two strings. If two strings are equal, the operator returnsTrue. Otherwise, it returnsFalse. For example, ...
from stringimportascii_letters,digits defcompare_alphanumeric(first,second):forcharacterinfirst:ifcharacterinascii_letters+digits and character notinsecond:returnFalsereturnTrue str1='ABCD'str2='ACDB'print(compare_alphanumeric(str1,str2))str1='A45BCD'str2='ACD59894B'print(compare_alphanumeric(str...
# Find similar matches for pairs of surname and address_1 using string similaritycompare_cl.string('surname', 'surname', threshold=0.85, label='surname')compare_cl.string('address_1', 'address_1', threshold=0.85, label='...