基于Python第三方模块fuzzywuzzy实现字符串匹配和相似度比较

文章目录

  • 一、引言
  • 二、安装
  • 三、核心模块与功能
    • 1. fuzz 模块的主要函数
    • 2. process 模块的主要函数
  • 四、应用场景
  • 五、性能与优化

一、引言

fuzzywuzzy 是一个强大的 Python 库,专门用于执行模糊字符串匹配和相似度比较。由 SeatGeek 开发并开源,它基于 Levenshtein 距离(编辑距离)算法,能够处理字符串之间的拼写错误、格式差异以及部分匹配等问题。fuzzywuzzy 在数据清洗、文本匹配、搜索引擎优化等场景中具有广泛应用。

fuzzywuzzy 的项目地址:GitHub

二、安装

fuzzywuzzy 可以通过 pip 进行安装。在命令行中输入以下指令:

pip install fuzzywuzzy

为了提高匹配速度,可以安装 python-Levenshtein 库:

pip install fuzzywuzzy[speedup]

三、核心模块与功能

fuzzywuzzy 库主要包含两个模块:fuzzprocess

  1. fuzz 模块:主要用于计算两个字符串之间的相似度。
  2. process 模块:主要用于在一组字符串中查找与给定字符串最相似的选项。

1. fuzz 模块的主要函数

  • fuzz.ratio(s1, s2):计算两个字符串的相似度,返回一个介于 0 和 100 之间的数值。数值越高,表示两个字符串越相似。

    from fuzzywuzzy import fuzz
    
    similarity = fuzz.ratio("apple", "appel")
    print(similarity)  # 输出结果为 91
    
  • fuzz.partial_ratio(s1, s2):计算两个字符串的部分匹配相似度,不考虑字符串的顺序,而是仅匹配部分。返回一个介于 0 和 100 之间的数值。

    similarity = fuzz.partial_ratio("apple", "appel")
    print(similarity)  # 输出结果为 100
    
  • fuzz.token_sort_ratio(s1, s2):对两个字符串中的单词进行排序,然后计算排序后的字符串的相似度。它不考虑单词的顺序。

    similarity = fuzz.token_sort_ratio("all cat dog", "dog cat bug")
    print(similarity)  # 输出结果为 73
    
  • fuzz.token_set_ratio(s1, s2):计算两个字符串的相似度,将它们视为单词集合,不考虑单词的顺序和重复。

    similarity = fuzz.token_set_ratio("all cat dog", "dog cat all")
    print(similarity)  # 输出结果为 100
    

2. process 模块的主要函数

  • process.extract(query, choices, limit=None):在给定选择集合 choices 中对字符串 query 进行模糊匹配,并返回匹配结果和相似度得分的列表。

    from fuzzywuzzy import process
    
    choices = ["apple", "banana", "orange", "grape"]
    matches = process.extract("appl", choices, limit=2)
    print(matches)  # 输出结果为 [("apple", 100), ("apple", 100)]
    
  • process.extractOne(query, choices):返回与 query 最匹配的单个选项及其相似度得分。

    best_match = process.extractOne("hello", ["hello world", "hello", "world"])
    print(best_match)  # 输出结果为 ('hello', 100)
    
  • process.dedupe(seq):去除序列 seq 中的重复项,基于模糊匹配。

    data = ["apple", "aple", "banana", "bananna"]
    cleaned_data = list(set(process.dedupe(data)))
    print(cleaned_data)  # 输出结果为 ["apple", "banana"]
    

四、应用场景

  1. 数据清洗:在数据清洗过程中,fuzzywuzzy 可以帮助匹配和合并相似的字符串,例如处理用户输入的地址信息。
  2. 文本相似度分析:在文本分析中,fuzzywuzzy 可以用于检测相似的文档或句子,帮助识别重复内容。
  3. 自动补全和建议:在搜索引擎或输入框中,fuzzywuzzy 可以用于提供自动补全和建议,提高用户体验。
  4. 搜索引擎优化:在网站开发中,可以利用 fuzzywuzzy 库对用户输入的搜索关键词进行模糊匹配,提高搜索引擎的友好度和搜索结果的质量。

五、性能与优化

fuzzywuzzy 对大型数据集的性能比较低,可以结合使用 Pandas、numpy 等数据科学模块实现模糊匹配,以更方便地处理大量数据和进行数据分析。Pandas 提供了灵活的数据结构和功能,可以帮助简化模糊匹配的过程,并且可以轻松地与其他数据处理和分析工具集成。

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