1、ratio()——使用纯Levenshtein Distance进行匹配。 2、partial_ratio()——基于最佳的子串(substrings)进行匹配 3、token_sort_ratio——对字符串进行标记(tokenizes)并在匹配之前按字母顺序对它们进行排序 4、token_set_ratio——对字符串进行标记(tokenizes)并比较交集和余数 下面的代码片段突出显示了这四种算法...
TheFuzz 是一个提供多种字符串比较和模糊匹配算法的 Python 库。它提供了多种算法用于计算字符串相似度,如Levenshtein 距离、Jaccard 系数、TF-IDF等。这些方法能够帮助我们找到字符串之间的相似度,而不仅仅是精确匹配。 基本方法介绍 a. 计算字符串相似度 from fuzzywuzzy import fuzz string1 = "Python is great"...
可以看出,这个StringMatcher类引用了Levenshtein包,这个包也是用来计算字符串模糊匹配的,效率上来说,有可能比difflib中的SequenceMatcher快4-10倍。 Levenshtein包是用C语言写的,比较复杂,最初的项目地址: GitHub - miohtama/python-Levenshtein: The Levenshtein Python C extension module contains functions for fast co...
在这个示例中,string1和string2的相似度得分为90,超过了设定的阈值80,因此判断它们为模糊匹配。 通过上述步骤,你可以轻松地在Python中实现两个字符串的模糊匹配。如果你有更复杂的需求,例如从列表中查找与目标字符串最相似的项,可以进一步探索fuzzywuzzy库中的其他功能,如process.extract()或process.extractOne()。
3. 定义匹配函数 接下来,我们需要编写一个函数来执行模糊匹配。这个函数将接收输入字符串及待匹配列表,并返回最相似的字符串和匹配度。 deffuzzy_match(input_string,data):# 使用 process.extractOne 找到最匹配的字符串及其相似度best_match=process.extractOne(input_string,data)returnbest_match ...
在一个字符串中,有时需对其中某些内容进行模糊匹配以实现条件的判定,如在“你好,hello,world”中判断是否含有“llo”。Python中通过re.search()方法实现,特别地,对于首位起始的内容匹配,也可通过re.match()方法实现。若匹配成功,它们返回一个re.Match对象;若匹配失败,返回None。
string1="apple pie with ice cream"string2="I like apple pie"partial_similarity=fuzz.partial_ratio(string1,string2)print(f"部分字符串相似度:{partial_similarity}%") partial_ratio方法将比较两个字符串的部分内容,找出它们之间的相似度。这在搜索引擎和信息提取任务中特别有用,因为不需要完全匹配,只需一...
安装完成后,你可以使用以下步骤进行模糊字符串匹配: 导入fuzzywuzzy库 fromfuzzywuzzyimportfuzzfromfuzzywuzzyimportprocess fuzz.ratio方法 使用fuzz模块进行字符串相似度计算。例如,要计算两个字符串的相似度得分,可以使用fuzz.ratio()方法: string1="apple"string2="apples"similarity_score=fuzz.ratio(string1,string2)...
fuzzywuzzy：字符串模糊匹配的利器在处理字符串匹配问题时，fuzzywuzzy库无疑是一个强大的工具。它能够高效地处理各种模糊匹配场景，助力用户快速准确地完成字符串匹配任务。无论是自然语言处理、信息检索还是其他相关领域，fuzzywuzzy都能发挥其卓越的性能，成为用户不可或缺的助手。大家好呀，我是星星！今天，我们要来介绍...