两个好用到爆的 Python 模块，建议收藏！
目录
Fuzz模块
1. 简单匹配（Ratio）：
2. 非完全匹配（Partial Ratio）：
3. 忽略顺序匹配（Token Sort Ratio）：
4. 去重子集匹配（Token Set Ratio）：
代码示例
Process模块
如何使用extract模块提取多条数据：
如果使用extractOne提取一条数据：
总结
在 Python 编程中，有许多令人惊叹的模块可以帮助我们加快开发速度和提升代码效率。其中，fuzz 模块和 process 模块都是两个备受推崇、实用到极致的模块。无论是进行模糊匹配还是处理字符串，这两个模块都能为我们带来便利。让我们一起来探索这两个好用到爆的 Python 模块吧！
Fuzz模块
Fuzz模块是一个用于模糊测试的工具，主要用于发现软件应用中的漏洞和异常行为。它通过向目标应用程序输入大量的随机、无效或者非预期的数据，来测试其对异常情况的处理能力。Fuzz模块可以自动化地生成大量测试输入，并监控应用程序的响应，以检测潜在的错误或安全漏洞。这项技术在软件开发和安全领域中非常重要，可以提高系统的稳定性和安全性。
在Fuzz模块中，四个主要函数（方法）是简单匹配（Ratio）、非完全匹配（Partial Ratio）、忽略顺序匹配（Token Sort Ratio）和去重子集匹配（Token Set Ratio）。下面我会依次介绍它们的作用：
1. 简单匹配（Ratio）：
计算两个字符串的相似程度，使用了Levenshtein距离算法。该方法仅考虑字符串的重叠字符数量，不考虑字符的顺序。
2. 非完全匹配（Partial Ratio）：
类似于简单匹配，但它允许在两个字符串中进行部分匹配。它会在字符串中查找最长的公共子序列，并计算相似程度。
3. 忽略顺序匹配（Token Sort Ratio）：
先将字符串分割成单词，并按字母顺序对单词进行排序，然后再进行匹配。这种方法可以忽略单词的顺序差异，从而更好地比较字符串的相似性。
4. 去重子集匹配（Token Set Ratio）：
类似于Token Sort Ratio，但除了对单词进行排序外，还会删除重复的单词。这种方法适用于处理含有重复内容的字符串，如句子或文档。
这些函数可以帮助我们在对比字符串时，考虑不同的匹配要求，从而提供更准确的相似度评估。
代码示例
from fuzzywuzzy import fuzz
# 简单匹配（Ratio）
str1 = "apple"
str2 = "apples"
ratio = fuzz.ratio(str1, str2)
print("简单匹配（Ratio）：", ratio)
# 非完全匹配（Partial Ratio）
partial_ratio = fuzz.partial_ratio(str1, str2)
print("非完全匹配（Partial Ratio）：", partial_ratio)
# 忽略顺序匹配（Token Sort Ratio）
str3 = "apple pie"
str4 = "pie apple"
token_sort_ratio = fuzz.token_sort_ratio(str3, str4)
print("忽略顺序匹配（Token Sort Ratio）：", token_sort_ratio)
# 去重子集匹配（Token Set Ratio）
str5 = "apple pie"
str6 = "pie and apple"
token_set_ratio = fuzz.token_set_ratio(str5, str6)
print("去重子集匹配（Token Set Ratio）：", token_set_ratio)Process模块
Process模块是Python标准库中的一个模块，它提供了创建和控制子进程的功能。通过Process模块，我们可以在Python程序中启动新的进程，并与其进行通信和控制。
下面是使用Process模块创建子进程的一个简单示例：
import multiprocessing
# 定义一个函数作为子进程的任务
def worker():
print("子进程执行中")
if __name__ == '__main__':
# 创建一个子进程
p = multiprocessing.Process(target=worker)
# 启动子进程
p.start()
# 等待子进程结束
p.join()
print("主进程执行完毕")在上述示例中，通过创建一个Process对象并传递一个目标函数(worker)作为参数，我们定义了子进程的任务。然后使用start()方法启动子进程，它会在独立的进程中执行worker函数。最后使用join()方法等待子进程结束，以确保主进程执行完毕。
Process模块提供了很多的功能，例如，如果想要从一段文本中提取多条数据，可以使用extract模块来实现；如果想从一组候选项中提取出与特定查询字符串最匹配的一条数据，可以使用`extractOne`函数来实现。这使得我们能够更灵活地处理多进程编程任务。
如果想要从一段文本中提取多条数据，可以使用extract模块来实现。extract模块提供了一些函数和方法，可以基于预定义的模式、规则或者正则表达式来提取文本中的特定数据或者模式。
如何使用extract模块提取多条数据：
import re
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
# 定义文本内容
text = """
这是一段包含多条数据的文本。
数据1: 12345
数据2: ABCDE
数据3: 67890
"""
# 定义正则表达式模式
pattern = r"数据\d: (.+)" # 匹配以"数据数字:"开头的内容
# 使用正则表达式提取数据
matches = re.findall(pattern, text)
# 使用FuzzyWuzzy库进行模糊匹配
best_match = process.extractOne("678", matches)
# 输出提取的数据
print("提取的数据：")
for match in matches:
print(match)
# 输出模糊匹配结果
print("最佳匹配结果：", best_match)在上述示例中，我们首先定义了一段包含多条数据的文本。然后，通过定义一个正则表达式模式来匹配以"数据数字:"开头的内容，并使用re.findall函数提取所有匹配的结果。
接下来，我们使用FuzzyWuzzy库中的process.extractOne函数对提取到的数据进行模糊匹配。在示例中，我们将"678"作为待匹配字符串，对提取到的数据进行模糊匹配，并找到最佳匹配结果。
最后，我们输出提取到的所有数据和最佳匹配结果。
请注意，这个示例仅展示了如何使用extract模块提取多条数据，并使用FuzzyWuzzy库进行模糊匹配。我们可以根据具体的需求和数据格式进行适当的调整。
如果使用extractOne提取一条数据：
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
# 定义候选项列表
candidates = ["apple", "banana", "orange", "strawberry", "kiwi"]
# 定义查询字符串
query = "apples"
# 使用FuzzyWuzzy的extractOne函数提取最匹配的候选项
best_match = process.extractOne(query, candidates)
# 输出最佳匹配结果
print("最佳匹配结果：", best_match)在以上示例中，我们定义了一个候选项列表（`candidates`）和一个查询字符串（`query`）。然后，我们调用`process.extractOne`函数，并传入查询字符串和候选项列表作为参数，以提取与查询字符串最匹配的候选项。
最后，我们输出最佳匹配结果。
请注意，以上示例仅展示了如何使用`extractOne`函数提取一条数据，并返回最佳匹配结果。我们可以根据具体的需求和数据类型进行适当的调整。
总结
总而言之，fuzz 模块和 process 模块是 Python 中两个非常优秀的工具，它们为我们提供了强大而简便的函数和方法，使得模糊匹配和字符串处理变得轻而易举。无论是需要进行模糊匹配、字符串相似度比较还是快速提取最佳匹配项，这两个模块都值得考虑。利用它们的优势，可以更高效地开发和处理数据，为 Python 项目增添更多的可能性。不要犹豫，尝试使用 fuzz 模块和 process 模块，体验它们带来的惊喜吧！