process.extractBests

process.extractBests()是一个函数，它可以从给定的选择列表中提取与查询字符串最匹配的多个结果。它是通过调用process.extractWithoutOrder()来实现的。与process.extract()类似，但是process.extractBests()可以传递一个score_cutoff参数，用于筛选出匹配度高于指定阈值的结果。\[1\]\[2\]

使用process.extractBests()函数可以方便地获取匹配度最高的多个结果。然而，需要注意的是，匹配度最高的结果不一定是我们想要的数据。可以通过实际应用中的示例和两个实战应用来进一步理解其用法和效果。\[3\]

总结起来，process.extractBests()是一个用于提取与查询字符串最匹配的多个结果的函数，它可以通过设置score_cutoff参数来筛选出匹配度高于指定阈值的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python fuzzywuzzy模块模糊字符串匹配详细用法](https://blog.csdn.net/weixin_39550172/article/details/110374059)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python fuzzywuzzy模块 模糊字符串匹配详细用法](https://blog.csdn.net/sunyao_123/article/details/76942809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [一个非常好用的 Python 魔法库](https://blog.csdn.net/zihong521/article/details/120182368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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