输入运行文件命令。（我这里pycharm2018.2不晓得为嘛terminal调整不了字间距，而且文件路径的/都变了，文字颜色也不晓得哪里能改，其他地方的显示都正常也能修改，这里除了文字大小能调整外，别的都不起作用。TVT）
如何使用thefuzz 库，它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外，我们将学习如何使用process 模块，该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。
在日常开发工作中，经常会遇到这样的一个问题：要对数据中的某个字段进行匹配，但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据，里面省份一栏有的写“广西”，有的写“广西壮族自治区”，甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。
已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串
Excel 中的 vlookup 函数有一个模糊查找选项，其内在原理为二分法查找，在 pandas 中同样有一样功能的方法。
之前发过两篇关于模糊匹配工具的说明，《解决文字模糊匹配的小工具》和《快速模糊匹配——速度提升几千倍！！！》，解决以下这类场景：
文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算，当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时，通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。 高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容，这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移(‘apple’ ‘appel’)以及一些并列词语位置的颠倒之类的等等一些不会涉及到语义分析的一些内容。
因为在 pandas 中可以把筛选和统计两种逻辑分开编写，所以代码清晰好用。 问题在于pandas 中要实现模糊匹配，只能使用正则表达式或某种具体的函数。
我们可以使用RedisTemplate类的keys方法来获取Redis中所有的key，然后再遍历所有的key，使用delete方法删除每一个key来实现清除Redis中所有的数据。
星光不负赶路人，时光不负有心人，想要轻松通过四六级。还得是脚踏实地，一步一个脚印，做好充足的复习准备。预祝大家无论是期末考还是四六级，都能取得理想的成绩，然后回家过个好年~~
在计算机科学中，字符串模糊匹配（ fuzzy string matching）是一种近似地（而不是精确地）查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说，字符串模糊匹配是一种搜索，即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索，也能够找到匹配项。因此，它也被称为字符串近似匹配。
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索，但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势，但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索，要分为两个步骤：搜索和排序。搜索的方法有很多，为了高效一般进行字符串或关键词匹配，而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的，例如使用倒排的方法很难找到Head节点，此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
1、常见的python网页解析工具有：re正则匹配、python自带的html.parser模块、第三方库BeautifulSoup(重点学习)以及lxm库。
最近，微信跳一跳小游戏迅速走红并且在朋友圈刷屏，游戏的规则很简单，就是控制一个小矮子再各个墩子上跳来跳去。由于游戏比较简单，一时间大家都玩起来了，这也带动了一些作弊的产生。Android和iOS的小程
最近接了个项目，网页元素定位比以往的要全乎许多，多种多样的情况都遇到了，初级高级都用到了，最简单的初级比如直接通过id，name,class来定位获取，高级一点比如模糊查找，模糊匹配，前后查找等等。 今天要说一点，关于页面内嵌套的元素查找，以前的项目比较单一，没有遇到什么特别棘手的，最近就遇到了，我能在Chrome浏览器F12开发者模式下通过Xpath或者CSS定位到这个元素，但是当我在运行在脚本中的时候，搞了一上午（也应该多查下资料，不要在这里死磕）死活定位不到我要的元素，我就奇怪了，为什么会定位不到呢，是电脑出现问题还是脚本出现什么问题？
像素化（类似于马赛克）被许多领域用来加密图像中的重要信息， 例如很多公司会将内部文档中的密码像素化以加密数据，但之后并没有工具来恢复被像素化的图像。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
模糊字符串匹配（Fuzzy string matching）是一种查找近似模式（而不是完全匹配）的技术。换句话说，模糊字符串匹配是一种搜索类型，即使用户拼错单词或仅输入部分单词进行搜索，也会找到匹配项。也称为近似字符串匹配(approximate string matching)。
使用命令行程序有很多充满乐趣的功能，例如“提示工具包”，“命令行界面创建工具包“，“Pygments”和“模糊搜索”，我将介绍如何在几个 Python 库的帮助下实现这些功能。 在本文结尾，读者应该很好地了解如何使用 Prompt Toolkit，Click（命令行界面创建工具包），Pygments 和 Fuzzy Finder 来实现一个易于使用的 REPL（交互式解释器）。 我计划用少于 20 行的 Python 代码中实现这一点。 让我们开始，GO！ Python 提示工具包 我喜欢将这个库看
在编写爬虫程序的过程中提取信息是非常重要的环节，但是有时使用正则表达式无法匹配到想要的信息，或者书写起来非常麻烦，此时就需要用另外一种数据解析方法，也就是本节要介绍的 Xpath 表达式。
2、matchQuery(filedName,value)匹配单个字段，匹配字段名为filedName，值为value的文档
导读：本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍，包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引，最后给出了性能对比。
处理海量日志对每一个运维来说都非常的头疼，日志分析我们首先需要把需要的数据从海量的日志中匹配出来，降低数据量，然后在分析这些日志。那么从海量的日志中把我们需要的日志找出来就需要我们写一个公式来匹配，那么如何才能写一个这样的公式呢？
当今社会，人们的生活几乎已经无法离开形形色色的APP了，它提供给我们的便利与服务意义远远超出了其本身的软件价值。作为测试来说移动应用也早已是各大互联网公司的拳头产品，其本身的开发周期短，附属产品价值高等特性决定了今后的主导地位。
大家好，我是猫头虎博主！🐅 对于很多使用AIGC的朋友来说，选择合适的Prompt提示词可能是一个挑战。但你知道吗？一个好的提示词能够极大地提高AI的回答质量！今天，我将与大家分享如何选择和使用优质的提示词，让AI为我们提供更为准确和全面的答案。搜索：#AIGC技巧 #Prompt选择 #AI交流。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师，他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间，Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文： 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了，现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在，设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能，它必须去除拼写错误这个噪音，最终可能会得到一个相近的结果。为此，这个令人生畏的任务，你需要在Lucene、El
本文来源：https://juejin.im/post/6871592049485807630
可以看到 content中不仅出现了小白菜 还出现了大白菜 大白 小白等内容 因为模糊查询把小白菜进行了拆分
常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等
在系列前几篇实战分享中，我们从0-1实现了产品管理的中的列表显示和增删改的最为基础的交互操作，本篇将继续学习和实现其搜索和分页。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。
【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程，全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述，简单易学，内容翔实，满满干货！是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分，由浅入深、循序渐进，课程主讲老师-贾志刚
创建一个文件这里我起名叫Testpytest.py,新建以后默认有上面那段注释，方法为在File - Settings - Editor - File and Code Templates路径
SIFT特征是非常稳定的图像特征，在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛，但是它的缺点也是非常明显，就是计算量比较大，很难实时，所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下，已经越来越有鸡肋的感觉，但是它本身的算法知识还是很值得我们学习，对我们也有很多有益的启示，本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接，这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征，是我们传统图像特征工程的两大利器，可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中，比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想，从特征点的检测到描述子生成，完成了对图像的准确描述，早期的ImageNet比赛中，很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础，所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步：
re模块是python独有的匹配字符串的模块，该模块中提供的很多功能是基于正则表达式实现的，而正则表达式是对字符串进行模糊匹配，提取自己需要的字符串部分，他对所有的语言都通用。注意：
Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句，且更加稳健，本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍：
但是正则表达式几乎没有可读性可言，维护起来，真的会让人抓狂，别以为这段正则是你写的就可以驾驭它，过个一个月你可能就不认识它了。
数据库收录了包括14032条歇后语，16142个汉字，31648个成语。下面文摘菌就简单的介绍一下这个数据库。
这是我的两部分系列文章的第二部分，这是有关具有出色的命令行UI的终端应用程序的。 在第一篇文章中 ，我讨论了使命令行应用程序变得纯粹使用乐趣的功能。 在第二部分中，我将研究如何借助一些库在Python中实现这些功能。 在本文的最后，读者应该对如何使用Prompt Toolkit ， Click （命令行界面创建工具包）， Pygments和Fuzzy Finder有了一个很好的理解，以实现易于使用的REPL 。
返回与所给筛选条件相匹配的对象，不是queryset类型，是行记录对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。捕获异常try。
注意：加r是告诉python解释器，\\就是原生字符，不需要转义，就直接把2个\送给re模块
网上关于生成多层json结构的比较少，基本都是关于添加元素，解析，怎么转化为json之类的
2.XPath很强悍，但定位性能不是很好，所以还是尽量少用。如果确实少数元素不好定位，那还是选择XPath或cssSelector。
通常使用定位器定位页面上的元素会发生一些定位不到元素，或者定位失败的情况。有可能是页面上元素不唯一，有可能是页面发生变化。这节介绍定位元素的高级用法，使用层级关系定位或者多重属性定位的方式来确定元素的唯一性，从而更精准，更稳定的定位到想要的元素。
正则表达式是一种小型的、高度专业化的编程语言，并不是python中特有的，是许多编程语言中基础而又重要的一部分。在python中，主要通过re模块来实现。这篇文章主要介绍了python模块之re正则表达式详解,需要的朋友可以参考下 一、简单介绍 正则表达式是一种小型的、高度专业化的编程语言，并不是python中特有的，是许多编程语言中基础而又重要的一部分。在python中，主要通过re模块来实现。 正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用c编写的匹配引擎执行。那么正则表达式通常有哪些使用场景呢？ 比如
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