>>fuzz.partial_ratio("thisisatest","thisisatest!")out100fuzz.ratio()对位置敏感,全匹配。fuzz.partial_ratio()对位置敏感,搜索匹配。2)" />

python fuzzywuzzy模块模糊字符串匹配详细用法

系统 520 0

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导入:

            
>>> from fuzzywuzzy import fuzz
>>> from fuzzywuzzy import process
          

1)

            
>>> fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!")
out 97
>>> fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!")
out 100
          

fuzz.ratio()对位置敏感,全匹配。fuzz.partial_ratio()对位置敏感,搜索匹配。

2)

            
>>> fuzz._process_and_sort(s, force_ascii, full_process=True)
          

对字符串s排序。force_ascii:True 或者False。为True表示转换为ascii码。如果full_process为True,则会将字符串s转换为小写,去掉除字母和数字之外的字符(发现不能去掉-字符),剩下的字符串以空格分开,然后排序。如果为False,则直接对字符串s排序。

            
>>> fuzz._token_sort(s1, s2, partial=True, force_ascii=True, full_process=True)
          

给出字符串 s1, s2的相似度。首先经过 fuzz._process_and_sort()函数处理。partial为True时,再经过fuzz.partial_ratio()函数。partial为False时,再经过fuzz.ratio()函数。

            
>>> fuzz.token_sort_ratio("fuzzy wuzzy was a bear", "wuzzy fuzzy was a bear")
out 100
          

partial为False的_token_sort()

            
fuzz.partial_token_sort_ratio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)
          

就是partial为True时的Fuzz._token_sort()

3)

            
>>> fuzz.token_set_ratio("fuzzy was a bear", "fuzzy fuzzy was a bear")
out 100
          
            
fuzz._token_set(s1, s2, partial=True, force_ascii=True, full_process=True)
          

当partial为False时,就是 fuzz.token_set_ratio()函数。

            
fuzz.partial_token_set_ratio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)
          

partial为True的fuzz._token_set()函数。

4)

            
fuzz.QRatio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)
          

full_process为True时,经过utils.full_process()函数。然后经过fuzz.ratio()函数。对顺序敏感。

            
fuzz.UQRatio(s1, s2, full_process=True)
          

就是 force_ascii为False的fuzz.QRatio()函数。

            
fuzz.WRatio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)
          

使用另一种不同算法计算相似度。对顺序敏感。

            
UWRatio(s1, s2, full_process=True)
          

是force_ascii为False的fuzz.WRatio()函数。

总结:如果计算相似度的字符串只有字母和数字,直接可以用ratio()和partial_ratio()。但如果还有其他字符,而且我们想要去掉这些没用字符,就用下边的。下边的函数都对顺序不敏感,但token_sort_ratio()系列是全字符匹配,不管顺序。而token_set_ratio()只要第二个字符串包含第一个字符串就100,不管顺序。

5)

            
>>> choices = ["Atlanta Falcons", "New York Jets", "New York Giants", "Dallas Cowboys"]
>>> process.extract("new york jets", choices, limit=2)
 [('New York Jets', 100), ('New York Giants', 78)]
>>> process.extractOne("cowboys", choices)
 ("Dallas Cowboys", 90)

          
            
>>> process.extract(query, choices, processor=default_processor, scorer=default_scorer, limit=5)
          

query是字符串,choices是数组,元素是字符串。 processor是对输入比较的字符串的处理函数,默认是fuzzywuzzy.utils.full_process(),即将字符串变为小写, 去掉除字母和数字之外的字符(发现不能去掉-字符),剩下的字符串以空格分开。scorer计算两个字符串相似度的函数,默认fuzz.WRatio()。 limit是输出个数。

输出为数组,元素为元组,元祖第一个匹配到的字符串,第二个为int型,为score。对输出按照score排序。

            
>>> process.extractWithoutOrder(query, choices, processor=default_processor, scorer=default_scorer, score_cutoff=0)
          

score_cutoff为一个阈值,当score小于该阈值时,不会输出。返回一个生成器,输出每个大于 score_cutoff的匹配,按顺序输出,不排序。

            
>>> process.extractBests(query, choices, processor=default_processor, scorer=default_scorer, score_cutoff=0, limit=5)
          

process.extractBests()和process.extract()都调用了process.extractWithoutOrder(),只不过process.extractBests()能传输 score_cutoff。

            
>>> process.extractOne(query, choices, processor=default_processor, scorer=default_scorer, score_cutoff=0)
          

也调用了process.extractWithoutOrder(),只不过输出一个score最高的值。

            
process.dedupe(contains_dupes, threshold=70, scorer=fuzz.token_set_ratio)
          

contains_dupes是数组,元素为字符串。

取出相似度小于 threshold的字符串,相似度大于 threshold的字符串取最长一个。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。


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