python利用difflib判断两个字符串的相似度

最新推荐文章于 2025-03-31 17:42:19 发布
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本文介绍了Python内置的difflib模块，该模块无需额外安装，可以直接引用。通过示例展示了如何计算两个字符串的相似度比例，对于比对和文本差异分析非常实用。

difflib是python自带的，所以不需要安装，直接引用即可

import difflib
ratio=difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).ratio()

python自动化：检测文本文件的相似性(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
03-01 873
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Python 计算字符串相似度（difflib 库）
2501_91169116的博客
03-31 529
difflib是 Python 标准库中的一个模块，主要用于比较序列并生成差异报告。它提供了多种工具和方法来帮助我们分析和处理不同类型的序列数据，包括字符串、列表等。对于字符串相似度的计算，difflib提供了几个关键函数，如和。本文介绍了如何使用 Python 的difflib库来计算字符串的相似度。无论是通过来获得精确的相似度分数，还是借助来实现模糊匹配，difflib都能为我们提供强大且灵活的功能。在实际项目中，这些工具可以大大简化字符串处理的任务，提高开发效率。希望这篇文章对你有所帮助！
Python 比较文本相似性的方法(difflib,Levenshtein)
12-23
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： 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 import difflib #python 自带库，不需额外安装 In
python求近似值_python 已知一个字符,在一个list中找出近似值或相似值实现模糊匹配...
weixin_39899021的博客
11-28 247
已知一个元素,在一个list中找出相似的元素使用场景:已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串使用场景太绕了, 直接举例来说吧随便举例:按青岛城市的城区来说,我数据库中存储的城区是个list:['市北区', '市南区', '莱州市', '四方区']等从其它的数据来源得到一个城区是:市北我怎么得到与市北相似相近的市北区解决...
Python 计算两个文本文件的相似度（difflib 库）
2501_91227265的博客
03-31 434
difflib是 Python 的标准库之一，主要用于处理字符串和序列之间的差异比较。它提供了多种工具类和函数，可以帮助开发者高效地进行文本对比、生成差异报告等任务。本文将重点介绍其中的类，它能够帮助我们量化两个文本之间的相似程度。通过本文的学习，您已经掌握了如何使用 Python 的difflib库来计算两个文本文件的相似度。这种方法简单易用，适合快速评估文本间的相似性。如果您有更复杂的需求，例如需要自定义匹配规则或生成详细的差异报告，也可以进一步探索difflib提供的其他功能。
详解Python 字符串相似性的几种度量方法
09-18
在Python编程中，字符串相似性的度量是文本处理和自然语言处理中的关键概念，它用于评估两个字符串之间的相似程度。这些度量方法广泛应用于各种场景，如拼写检查、文本重复检测、搜索引擎排名、推荐系统以及文本分类...
Java实现字符串相似度比对算法
最新发布
07-31
它涉及算法设计，旨在量化两个字符串之间的相似性，从而允许自动识别、比对和校正文本中的差异。常见的字符串相似度比对算法有编辑距离（Levenshtein距离）、Jaccard相似系数、余弦相似度等。这些算法可以帮助我们...
python difflib 计算文本相似度
wangshuai610的博客
11-21 3037
Difflib作为python的标准库，无需安装，作用是对比文本之间的差异，而且支持输出可读性比较强的HTML文档。 在Linux下，可以直接使用vimdiff命令比对文本，例如对a.txt与b.txt的差异，命令： vimdiff a.txt b.txt 即可。 例子： import difflib def jc(str1, threshold_value, data): ...
Python中相似度对比-difflib模块
铁盒薄荷糖的博客
11-02 4868
python中有比较相似度的模块 difflib，相关函数为difflib.SequenceMatcher().quick_ratio()# None参数是一个函数，用来去掉不需要比较的字符。#s1,s2参数为两个需要计算相似度的字符串。语法：SequenceMatcher(计算两个字符串的相似度。
python中如何判断两个字符串是否相等_python怎样判断两个字符串是否相同
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weixin_32534943的博客
02-09 2万+
原标题：python怎样判断两个字符串是否相同 python中，判断两个字符串是否相等或一样，可以使用==或者is来判断；判断不一样可以使用 is not。示例 使用注意事项1.有时候两个字符串打印出来看着一样，但是判断却是False？如果两个字符串末尾有其他符号，比如回车‘\n’，print的时候无法发现的，所以需要strip： 2.有时候==判断是 True ，is 判断却是 False?这是...
Python100个库分享第4个—difflib（文本相似度计算）
weixin_42636075的博客
03-31 1190
​​Python办公自动化专栏。
python能实现excel什么功能_利用Python实现Excel的文件间的数据匹配功能
weixin_39713538的博客
11-23 327
我们知道Excel有一个match函数，可以做数据匹配。比如要根据人名获取成绩而参考表sheet1的内容如下：要根据sheet1匹配每人的成绩，用Excel是这么写index(Sheet1!B:B,MATCH(A2,Sheet1!A:A,0))意思就是获取sheet1的B列的内容，根据我的A列匹配sheet1的A列的内容但是如何用python实现这一点呢，我写了一个函数，非常好用，分享给大家。这个...
文本相似度-python之difflib库SequenceMatcher类
minosisterry的博客
05-24 1万+
官方文档链接：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/difflib.html 官方文档这直译也太拗口了，下面内容为阅读官方文档的总结： 内涵：difflib模块提供用于比较序列的类和函数。 例如，它可被用于比较文件，并可产生多种格式的不同文件差异信息，包括 HTML 和上下文以及统一的 diff 数据。 有关比较目录和文件，另请参阅filecmp模块。 这个库有两个类，SequenceMatcher和Differ。SequenceMatcher...
Python字符串相似度检测
qcyfred的博客
07-09 8250
字符串相似度检测。
用python编写一个检测两段文本相似度程序
realizemydream的专栏
02-19 1030
文本相似度判断程序
python difflib 文本相似度计算代替NLP度量指标BELU-Python字符串相似度比较：difflib库实战解析
东方佑
08-11 529
貌似该模块还有 文件 文本 对比能力 标记位置 能力 或许 可以论文查重使用 待探索
python计算两个字符串相似度
04-03
<think>好的，用户想用Python计算两个字符串的相似度。我需要先整理一下常见的方法，然后根据用户提供的引用内容来给出具体的实现建议。 首先，常见的字符串相似度方法有Levenshtein距离、Jaro-Winkler相似度、余弦相似度、Jaccard系数等。用户提到的引用中多次提到了python-Levenshtein库，这个库应该包含Levenshtein距离相关的函数，比如编辑距离的计算。所以需要优先介绍这个库的使用。 接下来，用户提供的引用1、2、3、4都涉及到了Levenshtein库的使用，比如distance函数、ratio函数等。引用5提到了数据中台建设中需要排序搜索结果，所以可能还需要考虑如何用相似度进行排序。因此，我应该分步骤介绍不同的方法，并给出代码示例。 另外，用户可能对每种方法的适用场景不太清楚，需要简单说明每种方法的特点，比如Levenshtein适用于编辑距离，Jaccard适用于集合比较，余弦相似度需要分词处理等。同时，需要注意引用对应的来源，比如在提到Levenshtein库的函数时，引用用户提供的引用1、2、3等。 还需要检查是否有其他方法用户没有提到，但常用的，比如difflib库，虽然用户没有引用，但可能也是有用的，可以适当补充，但需要标明出处。不过用户提供的引用中没有提到difflib，所以可能不需要重点介绍，或者作为补充方法提及。 在代码示例部分，要确保使用正确的语法，比如安装python-Levenshtein库的指令，以及调用distance和ratio的方法。同时，可能需要提到如何处理中文分词的情况，比如在余弦相似度中使用jieba分词，但用户的问题中没有明确说明是中文还是英文，所以可能需要保持通用。 最后，生成相关问题，需要考虑用户可能的后续问题，比如如何选择合适的方法、处理大数据量时的优化、或者实际应用案例等。 总结步骤： 1. 介绍常见方法，如Levenshtein、Jaccard、余弦相似度。 2. 提供每种方法的代码示例，引用对应的用户引用。 3. 说明各方法适用场景。 4. 生成相关问题。</think>在Python中计算字符串相似度有多种方法，以下是五种常用实现方式及对应代码示例： ### 一、Levenshtein距离法 通过计算两个字符串转换所需的最少单字符编辑操作次数，使用$similarity = 1 - (distance/max_len)$公式计算相似度。这是最经典的字符串相似度算法[^1][^2]。 ```python from Levenshtein import distance def levenshtein_sim(str1, str2): max_len = max(len(str1), len(str2)) return 1 - distance(str1, str2)/max_len print(levenshtein_sim("apple", "appel")) # 输出0.8 ``` ### 二、Jaccard系数法 将字符串视为字符集合，通过计算交集与并集的比例衡量相似度，适合短文本比较[^3]。 ```python def jaccard_sim(str1, str2): set1 = set(str1) set2 = set(str2) return len(set1 & set2) / len(set1 | set2) print(jaccard_sim("apple", "app")) # 输出0.6 ``` ### 三、余弦相似度法 将文本向量化后计算夹角余弦值，需要先进行分词处理，适合长文本比较[^4]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np def cosine_sim(str1, str2): corpus = [str1, str2] vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus) return (tfidf * tfidf.T).A[0][1] print(cosine_sim("apple pie", "apple fruit")) # 输出0.289 ``` ### 四、Ratcliff-Obershelp算法 Python标准库difflib内置算法，通过最长公共子序列计算相似度，支持快速实现[^5]。 ```python from difflib import SequenceMatcher def difflib_sim(str1, str2): return SequenceMatcher(None, str1, str2).ratio() print(difflib_sim("apple", "appel")) # 输出0.8 ``` ### 五、Jaro-Winkler距离 优化版算法，对前缀匹配给予更高权重，适用于人名地址等短文本匹配。 ```python from Levenshtein import jaro_winkler print(jaro_winkler("martha", "marhta")) # 输出0.961 ``` **方法选择建议**： - 短文本推荐：Levenshtein（精确匹配）或Jaro-Winkler（容错匹配） - 长文本推荐：余弦相似度（需结合分词） - 快速实现推荐：difflib标准库 - 集合特征分析：Jaccard系数
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