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这篇CFSDN的博客文章Python 比较文本相似性的方法(difflib,Levenshtein)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
最近工作需要用到序列匹配，检测相似性，不过有点复杂的是输入长度是不固定的，举例为:
|
1
|
input_and_output
=
[
1
,
2
,
'你好'
, 世界
', 12.34, 45.6, -21, '
中国
', '
美丽']
|
其中，需要从input_and_output 中选取不固定长度的一段作为输入，且顺序不定，然后去与总体进行比较，找出最符合的，开始是对汉字进行数值化编码，不过后来由于出现汉字越来越多，遂放弃该方法，转向别的方式，查找资料发现了两个python包广被推荐，从下面来看各有优缺点，记录之~ 。
1、difflib 。
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1
2
3
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13
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|
import
difflib
#python 自带库，不需额外安装
In [
49
]: test1
Out[
49
]: [
'你好'
,
'我是谁'
]
In [
50
]: test2
Out[
50
]: [
'你好啊'
,
'我谁'
]
In [
51
]: test3
Out[
51
]: [
12
,
'nihao'
]
In [
52
]: test4
Out[
52
]: [
'你好'
,
'woshi'
]
In [
53
]: difflib.SequenceMatcher(a
=
test1, b
=
test2).quick_ratio()
Out[
53
]:
0.0
In [
54
]: difflib.SequenceMatcher(a
=
test1, b
=
test4).ratio()
Out[
54
]:
0.5
|
2、Levenshtein 。
|
1
2
3
4
5
6
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8
9
10
|
#pip install python-Levenshtein
import
Levenshtein
In [
56
]: Levenshtein.distance(
','
.join(test1),
','
.join(test2))
Out[
56
]:
2
In [
57
]: Levenshtein.distance(
','
.join(test1),
','
.join(test4))
Out[
57
]:
5
|
简单来说，difflib使用时不一定为字符串，但匹配时只有单个元素完全匹配才计入， 。
而Levenshtein则需要输入为字符串，匹配时是整体匹配（也可能跟把所有元素集中成一个字符串有关，具体待继续使用再摸索） 。
以上这篇Python 比较文本相似性的方法(difflib,Levenshtein)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/78221271 。
最后此篇关于Python 比较文本相似性的方法(difflib,Levenshtein)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python 比较文本相似性的方法(difflib,Levenshtein)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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