fuzzywuzzy 可以计算两个字符串之间的相似度，它依据 Levenshtein Distance 算法来进行计算。该算法又叫 Edit Distance 算法，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需要的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越高。
我们来看一下该模块的用法，非常简单：
from fuzzywuzzy import fuzz
# 调用 fuzz.ratio 即可计算两个字符串的相似度
print(
fuzz.ratio("古明地觉", "古明地恋")
) # 75
# 我们看到 ratio 是完全匹配的
# 它把字符串的长度也考虑在内了
print(
fuzz.ratio("古明地觉", "古明地觉aa")
) # 80
# partial_ratio是非完全匹配
# 如果一方结束了，那么剩下的就不考虑了
print(
fuzz.partial_ratio("古明地觉", "古明地觉,小五萝莉")
) # 100
# token_sort_ratio表示忽略顺序匹配
# 但前提是多个词，以空格进行分隔
print(
fuzz.ratio("古 明 地 觉", "古 明 地 觉"[:: -1])
) # 25
print(
fuzz.token_sort_ratio("古 明 地 觉", "古 明 地 觉"[:: -1])
) # 100
# token_set_ratio表示去重匹配
# 同样：前提是多个词，以空格进行分隔
print(fuzz.ratio("a a a he", "a he")) # 67
print(
fuzz.token_set_ratio("a a a he", "a he")
) # 100
当我们使用 git 的时候，如果命令输错了，那么会告诉你此命令不是一个 git 命令，这是理所应当的。然后重点来了，git 还会提示一些与你输错的命令长得非常相似的一些命令。
所以这里面也用到了字符串的相似度原理，找出 git 命令中和你输错的命令最相似的几个，然后进行提示。
如果我们也写了一个类似的程序，需要用户通过命令行参数的方式，那么当用户输入了一个不存在的命令时，我们也可以这么做。而实现方法也很简单，就是将所有的命令和用户输错的命令都计算一个相似度，然后返回相似度最高的 n 个即可。
使用上面的 fuzz 完全可以实现，当然 fuzzywuzzy 模块还提供了一个 extract 函数，可以让我们更加轻松地做到这一点。
from fuzzywuzzy import process
words = ["hello python", "hello java",
"hello golang", "hello php"]
# 会自动和 words 里面的每一个元素进行比较
# 然后按照相似度从高到低排列
print(process.extract("hello thon", words))
"""
[('hello python', 91), ('hello php', 74),
('hello golang', 73), ('hello java', 64)]
"""
# 还可以传入一个 limit 参数
# 表示只返回前 limit 个，默认为5
print(
process.extract("hello thon", words, limit=2)
)
"""
[('hello python', 91),
('hello php', 74)]
"""
# 返回分数最高的，此时返回一个元组
print(
process.extractOne("hello thon", words)
)
"""
('hello python', 91)
"""
这个模块使用起来还是比较简单的，当然核心是字符串相似度的计算原理，这才是重点，有兴趣可以去了解一下。
另外使用 fuzzywuzzy 这个模块的时候，会弹出一个警告：
UserWarning: Using slow pure-python SequenceMatcher. Install python-Levenshtein to remove this warning
提示我们可以通过安装 python-Levenshtein 得到解决，这是一个用于加速字符串匹配的库，可提供 4 到 10 倍的加速。当然即使没有这个库也是可以的，没有的话 fuzzywuzzy 底层会使用标准库 difflib 进行匹配，只是会弹出警告罢了。
到此这篇关于Python+fuzzywuzzy计算两个字符串之间的相似度的文章就介绍到这了,更多相关Python fuzzywuzzy内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！