FuzzyWuzzy：模糊字符串匹配的利器

最新推荐文章于 2025-02-18 00:00:00 发布

农爱宜

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00023/article/details/137669274

FuzzyWuzzy是一个Python库，提供Levenshtein距离、Jaccard相似度等算法，用于处理相似但不完全相同的字符串。它在数据清洗、搜索引擎优化和自然语言处理中有广泛应用，易于使用且性能高效。

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FuzzyWuzzy：模糊字符串匹配的利器

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fuz/fuzzywuzzy

是一个Python库，专为处理和比较相似但不完全相同的字符串而设计。在数据清洗、信息检索、自然语言处理等领域，它扮演着重要角色。

项目简介

FuzzyWuzzy提供了多种算法，如Levenshtein距离、Jaccard相似度等，用于衡量两个字符串之间的相似程度。它基于Philipp Wiedler的python-Levenshtein库，但在接口设计上更加友好，使得开发者能够方便地实现模糊搜索和匹配功能。

技术分析

1. Levenshtein距离：FuzzyWuzzy计算两个字符串之间的Levenshtein距离，即最小的操作次数（插入、删除或替换）以使一个字符串变为另一个。这为评估字符串的相似性提供了一个量化的标准。

2. Jaccard相似度：这是一种度量集合相似性的方法，FuzzyWuzzy将其应用到字符串，通过比较两个字符串中的公共子集大小与它们的并集大小之比。

3. Partial_ratio 和 Token_sort_ratio：除了上述基本的度量方式，FuzzyWuzzy还提供了更高级的功能，如部分比例（Partial_ratio），用于测量即使单词顺序不同但仍相似的字符串；令牌排序比例（Token_sort_ratio）则先对字符串进行排序，然后计算它们的比率。

4. Ratio函数：这是最直接的比较方法，将两个字符串切分为字符序列，并计算相同字符的数量占总字符数的比例。

应用场景

数据清洗：识别数据库中的重复记录或者修正输入错误。
搜索引擎：提高搜索结果的相关性和精度，即便用户输入有误也能找到正确的答案。
文本匹配：在自然语言处理中，帮助识别同义词、近义词或拼写错误的词汇。
地址解析：地理信息系统中的地址标准化，处理邮政编码、街道名的微小差异。

特点

易于使用：FuzzyWuzzy提供简洁的API，使得即使是对模糊匹配不太了解的开发者也能快速上手。
高效：底层依赖于C编译的python-Levenshtein库，性能优秀。
可扩展：可以与其他Python库，如pandas或SQLAlchemy结合，扩展到大规模数据操作。

使用示例

from fuzzywuzzy import fuzz

str1 = "Apple"
str2 = "Appel"

print(fuzz.ratio(str1, str2))   # 输出：80

str_list = ["Apple", "Banana", "Peach"]
match = fuzz.extractBests("Appl", str_list, score_cutoff=75)
print(match)  # 输出：[('Apple', 100), ('Appel', 80)]