Python中的FuzzyWuzzy模块可以对两个字符串进行模糊匹配，而在有些场景下，我们需要在多个字段中进行一一对应的匹配，这时候我们可以拓展FuzzyWuz

Python中的FuzzyWuzzy模块可以对两个字符串进行模糊匹配，而在有些场景下，我们需要在多个字段中进行一一对应的匹配，这时候我们可以拓展FuzzyWuzzy模块来实现这一需求。

一、FuzzyWuzzy模块简介

FuzzyWuzzy是一个基于Levenshtein距离的字符串匹配工具，它可以用来计算字符串的相似度。它支持以下四种模式：

1、Ratio模式：用于计算两个字符串之间的简单比率匹配得分。

2、Partial Ratio模式：用于计算两个字符串之间的部分比率匹配得分。

3、Token Sort Ratio模式：用于计算两个字符串之间的标记排序比率匹配得分。

4、Token Set Ratio模式：用于计算两个字符串之间的标记集比率匹配得分。

除此之外，它还提供了两个函数——process和extractBests，用于处理多个字符串之间的匹配问题。

二、多字段模糊匹配

在现实生活中，我们往往需要在多个字段（多列）中进行一一对应的匹配。例如，假设我们有一个包含身份证号、姓名、手机号、地址等信息的数据表，现在我们需要在该表中查找与某一个人信息最为匹配的记录。

针对这种情况，我们可以基于FuzzyWuzzy模块，自行编写一个函数来实现多个字段之间的模糊匹配。具体方法如下：

1、首先，我们需要对每一条记录中所有字段进行拼接，形成一个长字符串。

2、然后，我们将待查询人员的信息也进行同样的操作得到一个长字符串。

3、接着，我们使用FuzzyWuzzy模块计算这两个长字符串之间的相似度得分。

4、最后，我们将得分最高的记录返回即可。

下面是一个简单的示例代码，其中包含了Fuzz