python 模糊查找

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mob64ca12e51ecb 2023-09-22 23:34:04 ©著作权

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Python模糊查找的实现流程

在开始教授如何实现Python模糊查找之前，先要确保小白对模糊查找的概念有所了解。模糊查找是指通过比较字符串之间的相似度，找到与目标字符串最为相似的一组字符串或单个字符串。

在实现模糊查找之前，需要导入fuzzywuzzy库来实现字符串之间的相似度比较。首先，确保在你的Python环境中已经安装了该库，如果没有，可以使用以下命令来安装：

pip install fuzzywuzzy

在进行模糊查找之前，需要准备一份数据源来进行比较。数据源可以是一个文件，也可以是一个列表或数据库。在这个例子中，我们将使用一个列表作为数据源。假设我们的数据源为以下列表：

data = ["apple", "banana", "watermelon", "orange", "grape", "pear"]

现在我们已经准备好了数据源，接下来开始实现模糊查找的功能。

首先，导入fuzzywuzzy库中的process模块，该模块包含了一些实用的函数来进行模糊查找：

from fuzzywuzzy import process

在进行模糊查找之前，需要输入一个目标字符串，以便与数据源中的字符串进行比较。可以通过以下方式来输入目标字符串：

target_string = input("请输入目标字符串：")

现在我们已经有了目标字符串，可以开始进行模糊查找了。使用process模块中的extractOne函数来查找与目标字符串最为相似的字符串：

best_match = process.extractOne(target_string, data)

extractOne函数返回一个包含匹配字符串和相似度评分的元组。我们可以通过以下方式来获取匹配字符串和相似度评分：

match_string = best_match[0]
similarity_score = best_match[1]

最后，我们将匹配字符串和相似度评分输出给用户。可以使用以下方式来输出：

print("与目标字符串最为相似的字符串是：", match_string)
print("相似度评分为：", similarity_score)

到此为止，我们已经成功实现了Python模糊查找的功能。

以下是整个流程的表格化展示：

步骤	代码片段
导入必要的库	`from fuzzywuzzy import process`
加载数据源	`data = ["apple", "banana", "watermelon", "orange", "grape", "pear"]`
输入目标字符串	`target_string = input("请输入目标字符串：")`
进行模糊查找	`best_match = process.extractOne(target_string, data)`
输出匹配结果	`print("与目标字符串最为相似的字符串是：", match_string)`
	`print("相似度评分为：", similarity_score)`