python 模糊搜索

在 Python 中，可以使用模糊搜索算法来查找与给定模式相似的字符串。其中最常用的算法是 Levenshtein 距离算法，也称为编辑距离算法。该算法计算两个字符串之间的最小编辑距离，即需要进行的最少操作次数（插入、删除、替换）才能将一个字符串转换为另一个字符串。

Python中有一个第三方库 `fuzzywuzzy` 可以方便地实现模糊搜索。它提供了多种算法，包括基于 Levenshtein 距离的模糊匹配算法和基于 Jaro-Winkler 距离的模糊匹配算法。

以下是使用 `fuzzywuzzy` 库实现模糊搜索的示例代码：

from fuzzywuzzy import fuzz

# 完全匹配
print(fuzz.ratio('hello', 'hello world'))  # 50

# 部分匹配
print(fuzz.partial_ratio('hello', 'hello world'))  # 100

# 集合匹配
print(fuzz.token_set_ratio('hello', 'hello world'))  # 100

# 排序匹配
print(fuzz.token_sort_ratio('hello', 'hello world'))  # 100

这里的四个例子分别使用了四种不同类型的匹配算法，返回的结果都是两个字符串之间的匹配度。其中，`ratio()` 方法计算的是完全匹配度，`partial_ratio()` 方法计算的是部分匹配度，`token_set_ratio()` 方法计算的是集合匹配度，`token_sort_ratio()` 方法计算的是排序匹配度。根据不同的需求可以选择不同的算法。