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fuzzywuzzy
是用来计算两个字符串之间的相似度的,它是依据Levenshtein Distance
算法来进行计算的。
Levenshtein Distance
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。
from fuzzywuzzy import fuzz # 调用fuzz.ratio即可计算两个字符串之间的相似度 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", "古明地觉也叫小五萝莉")) # 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。所以明显是针对英文的 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
fuzzywuzzy 模块还提供了一个 extract 函数。
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
print(process.extractOne("hello thon", words)) # ('hello python', 91)
另外使用fuzzywuzzy这个模块的时候,若弹出警告:
UserWarning: Using slow pure-python SequenceMatcher. Install python-Levenshtein to remove this warning
可以通过pip install python-Levenshtein
解决
python-Levenshtein
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, fuzzywuzzy
底层默认会使用 Python 的标准库difflib
进行匹配,只是会弹出警告罢了。
from flask import Flask, jsonify, request from flask_cors import CORS from fuzzywuzzy import fuzz app = Flask(__name__) CORS(app) @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def similar(): text1 = request.args.get("text1") text2 = request.args.get("text2") print(request.method, text1, text2) ratio = fuzz.token_set_ratio(text1, text2) return jsonify(ratio=ratio) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
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