Python 比较文本相似性的方法(difflib,Levenshtein)_Python

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：

1	`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 [49]: test1

									Out[49]: ['你好', '我是谁']

									In [50]: test2

									Out[50]: ['你好啊', '我谁']

									In [51]: test3

									Out[51]: [12, 'nihao']

									In [52]: test4

									Out[52]: ['你好', 'woshi']

									In [53]: difflib.SequenceMatcher(a=test1, b=test2).quick_ratio()

									Out[53]: 0.0

									In [54]: difflib.SequenceMatcher(a=test1, b=test4).ratio()

									Out[54]: 0.5

2、Levenshtein

									#pip install python-Levenshtein

									import Levenshtein

									In [56]: Levenshtein.distance(','.join(test1), ','.join(test2))

									Out[56]: 2

									In [57]: Levenshtein.distance(','.join(test1), ','.join(test4))

									Out[57]: 5

简单来说，difflib使用时不一定为字符串，但匹配时只有单个元素完全匹配才计入，

而Levenshtein则需要输入为字符串，匹配时是整体匹配（也可能跟把所有元素集中成一个字符串有关，具体待继续使用再摸索）

以上这篇Python 比较文本相似性的方法(difflib,Levenshtein)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/78221271

Python 比较文本相似性的方法(difflib,Levenshtein)

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