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
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
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
|
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
#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