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...
方法三:使用自定义算法 除了使用现有的库,我们还可以根据具体需求自定义模糊匹配算法。下面是一个示例代码,演示了如何通过计算字符串相似度来进行模糊匹配: defsimilarity(str1,str2):len1=len(str1)len2=len(str2)dp=[[0]*(len2+1)for_inrange(len1+1)]foriinrange(len1+1):dp[i][0]=iforjinrange...
方法一:使用in操作符 Python中的in操作符可以用来检查一个字符串是否包含另一个字符串。这种方法简单直接,适用于简单的模糊查找场景。 # 示例代码string="Hello, World!"sub_string="lo"ifsub_stringinstring:print("找到子串")else:print("未找到子串") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 以上代码中,我们将...
call 这个代码实现的是利用Jaro distance来进行选择最有的匹配对象,而事实上这个方法经测验并不是十分的精准,如果你想更佳精准(同样会丢失一些相似的对象)的方法,soundex是更好的方法,大致上来说,soundex根据发音对于每个string进行编码,如果编码相同则表示两个字符完全相似,具体实现方法和我所写的代码差不多,在这里不...
一、字符串匹配算法 字符串匹配是模糊匹配中的一种常见需求,Python中有多种字符串匹配算法,常用的有暴力匹配、KMP算法和Boyer-Moore算法等。暴力匹配算法是最简单直观的一种方法,它的思想是从目标字符串的第一个字符开始,逐个比较目标字符串和模式字符串的每个字符,如果匹配成功则继续比较下一个字符,如果不匹配则回溯...
一、了解模糊匹配 --- 在字符串匹配中,完全匹配是最理想的情况,但有时候我们并不能完全匹配字符串,这时候就需要使用模糊匹配。模糊匹配,顾名思义,就是一种不精确的匹配方式,它可以匹配到字符串中的一部分内容,而不是完全匹配。在Python中,我们可以使用正则表达式(Regular Expression,简称regex)来实现模糊匹配。
在处理文本数据时,常常需要进行模糊字符串匹配来找到相似的字符串。Python的TheFuzz 库提供了强大的方法用于解决这类问题。本文将深入介绍 TheFuzz 库,探讨其基本概念、常用方法和示例代码,帮助读者更全面地了解和应用模糊字符串匹配。 TheFuzz 库简介 TheFuzz 是一个提供多种字符串比较和模糊匹配算法的 Python 库。
在字符串处理中，模糊匹配是一种常用技巧，例如在“你好，hello,world”中，寻找包含“llo”的部分。Python提供了强大的正则表达式库re，以实现这一功能。re.search()函数，能够搜索字符串中匹配给定正则表达式的所有非重叠匹配。如果找到匹配，返回一个re.Match对象；反之，则返回None。这种匹配方式对字符...
1.Levenshtein距离是一种计算两个字符串间的差异程度的字符串度量(string metric)。我们可以认为Levenshtein距离就是从一个字符串修改到另一个字符串时,其中编辑单个字符(比如修改、插入、删除)所需要的最少次数。 2.jaro距离 3.jaro-winkler距离 注:其中的相似度 = 1 - 距离 ...