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和 fuzzywuzzy
模块。我遇到的问题是,使用 process.extractOne()
或 difflib.get_close_matches()
的典型搜索每场比赛大约需要 5 秒以上(38000+主列表中的字符串),我有大约 4500 个游戏要搜索(5 * 4500 大约是 6 小时 15 分钟,我没有时间)。
希望找到一种更好更快的搜索字符串列表的方法,我想问一下在 python 中搜索字符串和字符串列表之间最高百分比 Levenshtein 距离的最快方法是什么。如果没有比使用上述两个函数或编写其他循环代码更好的方法,请说出来。
我在搜索最大距离时具体使用的两个函数是:
metric = process.extractOne(name, master_names)[1] / 100
metric = fuzz.ratio(name, difflib.get_close_matches(name, master_names, 1, 0)[0]) / 100
最佳答案
通过实验和进一步研究,我发现检查 Levenshtein 比率的最快方法是通过 python-Levenshtein
库本身。与使用 fuzzywuzzy 或 difflib 中的任何函数相比,函数 Levenshtein.ratio()
明显更快(对于一个游戏,整个搜索平均只需要 0.05 秒),可能是因为它的简单性和 C 实现。我在 for 循环中使用此函数迭代主列表中的每个名称以获得最佳答案:
from Levenshtein import ratio
metric = 0
for master_name in master_names:
new_metric = ratio(name, master_name)
if (new_metric > metric):
metric = new_metric
总而言之,我要说的是,在字符串和字符串列表之间搜索最大百分比编辑距离的最快方法是遍历字符串列表,使用 Levenshtein.ratio()
来获取每个字符串与第一个字符串的比率,然后在每次迭代中检查最高值比率。
关于python - python 中搜索字符串和字符串列表之间最高百分比 Levenshtein 距离的最快方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60472100/
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