Python实现模糊搜索功能

最新推荐文章于 2024-07-18 17:48:41 发布

代码编织匠人

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本文介绍了在Python中如何利用正则表达式实现模糊搜索功能，提供了一个示例代码，帮助从大量数据中查找所需信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python实现模糊搜索功能

随着信息时代的来临，我们获取信息的方式也愈发方便快捷。但是，在信息爆炸的时代，我们往往需要从大量的数据中查找我们所需要的信息，这时就需要用到搜索引擎的技术。而在搜索引擎中，模糊搜索功能则是非常重要的一种。

在Python中，我们可以使用正则表达式来实现模糊搜索功能。下面是一个实现模糊搜索的示例代码：

import re

def fuzzy_search(keyword, target):
    # 将输入的关键词转化为正则表达式
    pattern = '.*'.join(keyword

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python实现模糊搜索_Python 代码实现模糊查询

weixin_39915700的博客

02-03

5944

1、导语：模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了，它所做的就是根据用户输入的部分内容，猜测用户想要的文件名，并提供一个推荐列表供用户选择。样例如下：Vim (Ctrl-P)Sublime Text (Cmd-P)‘模糊匹配’这是一个极为有用的特性，同时也非常易于实现。2、问题分析：我们有一堆字符串(文件名)集合，我们根据用户的输入不断进行过滤，用户的输入可...

Python实现文件快速查找：支持模糊查询与子文件夹查询

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07-14

717

嘿，大家好！今天我们要探讨一个非常有趣的话题——用Python实现文件快速查找。是的，你没听错，你再也不用像找针一样找文件了！我们要实现的功能包括支持模糊查询，支持查找子文件夹，并且我们会附上相应的代码。让我们来玩转Python文件操作！

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10-17

Python实现字符串的模糊匹配，‘?’代表一个字符, ‘*’代表任意多个字符。给一段明确字符比如avdjnd 以及模糊字符比如*dj?dji?ejj，判断二者是否匹配。若能匹配输出”Yes”, 否则输出“No”

Python--文件模糊搜索

JavaNewMans的博客

05-31

2018

代码很简单，如下： import os # 文件夹路径 path = 'D:/together FIle/1、软件/2、QQ/FileRecv' # 获取文件夹下的所有文件 files = os.listdir(path) # 模糊搜索 for file in files: # 查询不以".pdf"结尾，而名字中含有"数据结构"或"安卓实验"的文件 if (not file.endswith('pdf')) and ('数据结构' in file or '安卓实验' in file

python模糊搜索_模糊搜索Python

weixin_39991305的博客

12-05

200

importnltkfromnltk.stemimportPorterStemmerfromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.corpusimportstopwordsstop_words=stopwords.words('english')ps=PorterStemmer()defget_word_set(text):returnset(ps.st...

python模糊搜索_python中的模糊文本搜索

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12-05

904

{1}你可以在Whoosh 2.7中做到这一点.它通过添加插件whoosh.qparser.FuzzyTermPlugin进行模糊搜索：whoosh.qparser.FuzzyTermPlugin lets you search for “fuzzy” terms,that is,terms that don’t have to match exactly. The fuzzy term will...

Python实现模糊匹配功能的代码示例

最新发布

07-03

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在开发Web应用时，我们经常需要处理用户对数据库的搜索请求，这通常涉及到全局模糊搜索和分页功能。本文将详细介绍如何使用Python结合MySQL数据库实现这一功能，特别地，我们将探讨如何在不依赖ORM（如Django的Model...

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Python模糊查询

Python老吕的博客

07-18

1105

Python提供了多种实现模糊查询的方法，无论是处理字符串还是查询数据库。对于字符串的模糊查询，可以使用Pandas的方法和Python的re模块。对于数据库的模糊查询，可以直接使用SQL的LIKE子句，或者通过ORM库来简化操作。根据具体的需求和场景，选择合适的模糊查询方法能够大大提高数据处理的效率和准确性。

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主要介绍了python中数据库like模糊查询方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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while10的博客

08-02

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file_list 为要查找的列表，列表里各个元素的格式为字典格式，查询字典中的关键字中是否包含要查找的元素，如果包含，将列表中的字典加入待返回列表。看懂代码之后，可根据自己的需求修改代码。重点在正则化表达式的构造上！ import re file_list = [ { "type": "dir", "size": "123", "name": "access.log", }, { "type": "dir", .

python模糊搜索_python模糊查询

weixin_39632471的博客

12-05

1868

python模糊查询#!/bin/envpython#coding:utf-8filename='/py/Day01/Contact/userinfo'init_username='frame'init_password='frame'success=0whileTrue:username=raw_input("Username:").strip()password=...

【Python】模糊匹配搜索

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1. 概述利用python库：fuzzywuzzy及difflib，两个库均可实现词粒度的模糊匹配，同时可设定模糊阈值，实现关键词的提取、地址匹配、语法检查等 2. fuzzywuzzy pip install fuzzywuzzy from fuzzywuzzy import process from fuzzywuzzy import fuzz 2.1 fuzzy模块（1）模糊匹配方法 ratio()——简单匹配，使用纯Levenshtein Distance进行匹配。 parti

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weixin_39633493的博客

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I have the following pandas dataframe with 50,000 unique rows and 20 columns (included is a snippet of the relevant columns):df1:PRODUCT_ID PRODUCT_DESCRIPTION0 165985858958 ...

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python模糊搜索列表对象_模糊搜索Python

weixin_39931101的博客

02-10

680

以下是不理想的，但它应该让你开始。它使用nltk首先将文本拆分为单词，然后生成一个包含所有单词词干的集合，过滤任何停止词。它对示例文本和示例查询都是这样做的。在如果两个集合的交集包含查询中的所有单词，则将其视为匹配项。在import nltkfrom nltk.stem import PorterStemmerfrom nltk.tokenize import word_tokenizefrom ...

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weixin_45174023的博客

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使用os库使用endswith匹配字符串的末尾。

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04-03

### 如何用Python实现支持模糊匹配的多关键词搜索功能为了实现支持模糊匹配的多关键词搜索功能，可以结合模糊集合理论以及字符串相似度计算方法（如Levenshtein距离）。下面是一个完整的解决方案。 #### 方法概述通过将输入的多个关键词拆分为单独的部分，并针对每个部分执行模糊匹配操作，最终汇总结果并按相似度排序。这种方法能够有效应对不确定性数据[^1]。 #### 示例代码以下是一段基于`Levenshtein`库的Python代码示例： ```python import Levenshtein def multi_fuzzy_search(queries, data): """ 支持模糊匹配的多关键词搜索函数 :param queries: list[str], 用户输入的多个关键词列表 :param data: list[str], 数据集中待检索的内容列表 :return: list[tuple(str, float)], 返回与查询最接近的结果及其综合得分 """ results = [] for item in data: total_distance = 0 # 对于每一个关键词，分别计算其与当前项的距离 for query in queries: distance = Levenshtein.distance(query.lower(), item.lower()) normalized_distance = distance / max(len(query), len(item)) total_distance += normalized_distance average_distance = total_distance / len(queries) similarity_score = 1 - average_distance # 转化为相似度分数 results.append((item, similarity_score)) # 按照相似度降序排列 results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) return results # 测试数据 data = ['apple pie', 'banana split', 'cherry tart', 'durian muffin'] queries = ['apples', 'pies'] result = multi_fuzzy_search(queries, data) for match, score in result[:5]: print(f"Matched Item: {match}, Similarity Score: {score:.2f}") ``` 上述代码实现了如下逻辑： - 遍历目标数据集中的每一项。 - 计算每条记录相对于所有关键词的平均编辑距离，并将其转化为相似度评分[^2]。 - 将结果按照相似度从高到低排序后返回给调用者。 #### 关键技术点解析 1. **编辑距离** 编辑距离衡量两个字符串之间的差异程度，通常用于评估它们之间转换所需的最少单字符修改次数（插入、删除或替换）。 2. **归一化处理** 由于不同长度的字符串可能具有不同的最大编辑距离值，因此需要对其进行标准化以便比较大小关系[^3]。 3. **加权求和策略** 当存在多个查询词时，可以通过简单取均值或者引入权重系数的方式融合各个维度上的评价指标。 ---