python文本处理之fuzzywuzzy_fuzzy_wuzzy_wuzza_writer

fuzzywuzzy 是一个 Python 库，用于执行模糊字符串匹配和相似度比较。它的主要用途是比较两个字符串之间的相似性，并为它们分配一个相似度分数。fuzzywuzzy 使用 Levenshtein 距离（编辑距离）算法来度量字符串之间的差异，允许你执行模糊字符串匹配，如拼写纠正、字符串匹配和相似性分析。

以下是一些 fuzzywuzzy 库的功能和用法：

1. 字符串相似性比较：

   fuzzywuzzy 允许你比较两个字符串并返回它们之间的相似度分数。例如：

   from fuzzywuzzy import fuzz
   
   str1 = "apple"
   str2 = "appel"
   similarity_score = fuzz.ratio(str1, str2)
   print(similarity_score)  # 输出相似度分数
   1
   2
   3
   4
   5
   6

   这将输出字符串 “apple” 和 “appel” 之间的相似度分数。

2. 最佳匹配查找：

   fuzzywuzzy 还提供了 process 函数，用于从一组候选字符串中查找与给定字符串最匹配的选项。

   from fuzzywuzzy import process
   
   query = "apple"
   choices = ["apples", "banana", "grape", "orange"]
   best_match = process.extractOne(query, choices)
   print(best_match)  # 输出最佳匹配
   1
   2
   3
   4
   5
   6

   这将返回与查询字符串 “apple” 最匹配的候选项。

3. 部分字符串匹配：

   fuzzywuzzy 支持部分字符串匹配，允许你比较字符串的一部分而不是整个字符串。

   from fuzzywuzzy import fuzz
   
   str1 = "apple pie"
   str2 = "pie apple"
   partial_similarity_score = fuzz.partial_ratio(str1, str2)
   print(partial_similarity_score)  # 输出部分相似度分数
   1
   2
   3
   4
   5
   6

   这将返回 “apple pie” 和 “pie apple” 的部分相似度分数。

fuzzywuzzy 是一个强大的工具，用于执行字符串比较和相似性分析，特别在文本数据清洗、搜索和字符串匹配方面非常有用。它可以帮助你找到最接近的匹配，拼写纠正和字符串相似度比较，以提高文本处理和搜索的效率。