Python字符串模糊匹配Fuzzywuzzy模块详解与使用指南

橘子海
橘子海
发布时间:2026-10-15| 6人浏览过
原创

本文详细介绍Python中Fuzzywuzzy模块的使用方法,涵盖fuzz和process两大核心模块。通过fuzz.ratio、partial_ratio、token_sort_ratio及token_set_ratio等函数实现字符串相似度计算,并利用process.extract和extractOne从候选集中快速检索最相似文本,附带完整代码示例与参数说明。

Python提供了fuzzywuzzy模块,该模块不仅能计算两个字符串之间的相似度,还具备排序接口,能够从大量候选数据中筛选出最相似的句子。

(1)安装

pip install fuzzywuzzy

(2)接口说明

该模块主要包含两个部分:fuzz和process。其中,fuzz模块专注于两个字符串之间的匹配计算,而process模块则主要用于搜索和排序操作。

  • fuzz.ratio(s1, s2)用于直接计算字符串s1和s2之间的相似度,返回值范围在0到100之间,其中100表示两个字符串完全相同;
  • fuzz.partial_ratio(S1, S2)用于部分匹配,如果S1是S2的子串,即使长度不同也会返回100;
  • fuzz.token_sort_ratio(S1, S2)仅比较S1和S2中的单词是否相同,忽略词语之间的顺序差异;
  • fuzz.token_set_ratio(S1, S2)与fuzz.token_sort_ratio类似,但不考虑词语出现的次数;
  • process.extract(S1, ListS, limit=n)表示从列表ListS中找出与S1最相似的Top n个句子;
  • process.extractOne(S1, ListS)返回与S1最相似的一个结果。

(3)使用

from fuzzywuzzy import fuzz
a = 'a b c'
b = ' a c b '
c = 'a c'

fuzz.ratio(a, c)
    >> 75
fuzz.ratio(b, c)
    >> 60
    
fuzz.partial_ratio(a, c)
    >> 67
fuzz.partial_ratio(b, c)
    >> 100    
    
fuzz.token_sort_ratio(a, c)
    >> 75
fuzz.token_sort_ratio(b, c)
    >> 75    

fuzz.token_set_ratio(a, c)
    >> 100
fuzz.token_set_ratio(b, c)
    >> 100

本文关于Python字符串模糊匹配Fuzzywuzzy的实现介绍到此结束,更多相关Python字符串模糊匹配内容请搜索本站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本站!

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