TheFuzz 库使用教程

TheFuzz 库使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thefuzz

项目介绍

TheFuzz 是一个用于字符串模糊匹配的 Python 库，它基于 Levenshtein 距离算法来计算字符串之间的差异。这个库非常适合用于数据清洗、搜索引擎推荐和自然语言处理中的相似度计算等场景。TheFuzz 库是 FuzzyWuzzy 的升级版本，后者在2020年后已经不再进行更新，因此推荐使用 TheFuzz 库。

项目快速启动

安装 TheFuzz

首先，你需要安装 TheFuzz 库。你可以使用以下命令通过 pip 进行安装：

pip install thefuzz

基本使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 TheFuzz 库来计算两个字符串的相似度：

from thefuzz import fuzz

# 计算两个字符串的相似度
string1 = "Python is great"
string2 = "Python is awesome"
similarity_ratio = fuzz.ratio(string1, string2)

print(f"相似度：{similarity_ratio}%")

应用案例和最佳实践

数据清洗

在数据清洗过程中，经常需要匹配相似的字符串来合并或纠正数据。例如，你可能需要合并两个数据库中相似的客户名称：

from thefuzz import process

# 示例数据
customers = ["John Doe", "Jane Doe", "John Smith", "Jane Smith"]
target = "Jon Smyth"

# 找到最相似的客户名称
best_match = process.extractOne(target, customers)

print(f"最相似的客户名称：{best_match[0]}，相似度：{best_match[1]}%")

搜索引擎推荐

在搜索引擎中，可以使用 TheFuzz 库来提供相似查询的推荐。例如，当用户输入一个拼写错误的查询时，可以推荐最相似的正确查询：

from thefuzz import process

# 示例数据
queries = ["machine learning", "deep learning", "neural network", "data science"]
target = "macine lerning"

# 找到最相似的查询
best_match = process.extractOne(target, queries)

print(f"最相似的查询：{best_match[0]}，相似度：{best_match[1]}%")

典型生态项目

RapidFuzz

RapidFuzz 是一个与 TheFuzz 类似的字符串匹配库，但它使用 C++ 实现，性能更高。RapidFuzz 提供了更多的字符串相似度计算方法，如 Hamming 距离和 Jaro-Winkler 距离。RapidFuzz 是 MIT 许可的，可以在任何地方使用，而 TheFuzz 需要遵守 GPL 许可。

安装 RapidFuzz

你可以使用以下命令安装 RapidFuzz：

pip install rapidfuzz

使用示例

以下是一个使用 RapidFuzz 计算字符串相似度的示例：

from rapidfuzz import fuzz

# 计算两个字符串的相似度
string1 = "Python is great"
string2 = "Python is awesome"
similarity_ratio = fuzz.ratio(string1, string2)

print(f"相似度：{similarity_ratio}%")

通过这些示例和最佳实践，你可以更好地理解和应用 TheFuzz 库来解决实际问题。

thefuzz Fuzzy String Matching in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thefuzz