使用fuzzywuzzy模块构建鲁迅名言查询系统

"这篇文档介绍了如何使用Python的fuzzywuzzy模块来构建一个简单的鲁迅名言查询系统。系统基于PyQt5设计GUI界面，并结合python-Levenshtein模块进行模糊匹配，提供不同匹配度的选择。" 文章正文： 在这个项目中，开发者选择了Python 3.6.4版本作为基础，利用Python的丰富库来实现功能。主要涉及到的外部模块有： 1. **PyQt5**: 用于创建图形用户界面（GUI）的应用程序框架，提供了丰富的组件和布局管理，使得构建用户友好的交互界面变得简单。 2. **python-Levenshtein**: 一个计算字符串之间Levenshtein距离的Python库，它是一个衡量两个序列相似度的度量，常用于模糊匹配。 3. **fuzzywuzzy**: 基于python-Levenshtein的高级封装，提供了一系列的模糊匹配方法，如`fuzz.ratio`, `fuzz.partial_ratio`等，便于在实际应用中比较和选择最接近的匹配。 环境搭建步骤包括： 1. 安装Python：首先需要下载并安装Python 3.x版本，确保将其添加到系统环境变量，以便在命令行中全局调用。 2. 安装所需模块：使用Python的包管理器pip安装PyQt5、python-Levenshtein和fuzzywuzzy，命令如下： ``` pip install PyQt5 python-Levenshtein fuzzywuzzy ``` 核心功能实现： 1. **鲁迅名言数据获取**：首先需要收集鲁迅的全部著作，将其整理成一个`.txt`文件，作为查询的基础数据源。 2. **GUI设计**：利用PyQt5创建GUI界面，包括输入框（QLineEdit）用于用户输入要查询的句子，文本框（QTextEdit）显示查询结果，以及组合框（QComboBox）让用户选择匹配度阈值。 3. **模糊匹配算法**：当用户点击查询按钮，程序会读取.txt文件中的鲁迅名言，使用fuzzywuzzy模块计算用户输入与名言之间的相似度，根据用户选择的匹配度标准返回最接近的结果。 代码示例中，`GUI`类初始化了界面元素，并设置了布局。`self.grid.addWidget()`函数用于在网格布局中放置组件，如标签、输入框、按钮等。`self.cmb.addItem()`则用于向组合框中添加匹配度选项。 整个项目通过这样的方式，实现了类似北京鲁迅博物馆在线检索系统的简易版，用户可以方便地查询疑似鲁迅说过的话，并根据匹配度筛选结果。这种模糊查询系统对于处理非精确的文本数据非常有用，尤其适用于大量历史文献或名人语录的检索。