Python的字符串相似度检测

1. 安装python-Levenshtein模块

   pip install python-Levenshtein

2. 使用python-Levenshtein模块

   import Levenshtein

3. 算法说明

   1). Levenshtein.hamming(str1, str2)
   计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应 位置上不同字符的个数。

   2). Levenshtein.distance(str1, str2)
   计算编辑距离（也称为 Levenshtein距离）。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括插入、删除、替换。
   算法实现参考动态规划整理。

   3). Levenshtein.ratio(str1, str2)
   计算莱文斯坦比。计算公式r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是 类编辑距离
   注意 ：这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离，2中三种操作中每个操作+1，而在此处，删除、插入依然+1，但是替换+2
   这样设计的目的：ratio('a', 'c')，sum=2, 按2中计算为（2-1）/2 = 0.5,’a','c'没有重合，显然不合算，但是替换操作+2，就可以解决这个问题。

   4). Levenshtein.jaro(s1 , s2 )
   计算jaro距离，
   

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原文：Python相似度计算
转载自：蔡尐的博客