FuzzyWuzzy，文本匹配的完美利器，太智能了！

咱们写代码时经常碰到字符串匹配的场景，比如搜索功能、数据清洗啥的。有时候输入的文本可能有点小错误，或者不太标准，这时候传统的精确匹配就不好使了。今儿咱聊聊FuzzyWuzzy，这玩意儿简直是文本模糊匹配的神器，用它来处理这些问题，那叫一个舒服~

1.

安装这玩意儿

装它特别简单，就一行命令：

pip install fuzzywuzzy

pip install python-Levenshtein  # 这个能让速度快不少

温馨提示：要是安装时报错，多半是 Python 版本不兼容，换个低版本试试看。

2.

基础玩法先上手

FuzzyWuzzy 最基本的用法贼简单：

from fuzzywuzzy import fuzz

# 看看这两句话多像

similarity = fuzz.ratio(“你好呀，老铁”， “你好啊，老铁”)

print(similarity)  # 输出： 94

这数字 94 啥意思？就是相似度分数呗，满分 100。越接近 100 说明越像。这不就跟咱们打游戏的分数似的~

3.

部分匹配才是真好用

有时候咱就想看看一个短文本在长文本里藏没藏着：

from fuzzywuzzy import fuzz， process

text1 = “北京烤鸭”

text2 = “我特别喜欢吃北京烤鸭，太香了”

# 部分比对

score = fuzz.partial_ratio(text1， text2)

print(score)  # 输出： 100

瞧见没？完美匹配！这就是partial_ratio的威力，它不在乎文本长短，只认咱要找的那部分。

4.

批量找相似就用 process

写程序的时候老碰到要在一堆文本里找相似的情况：

from fuzzywuzzy import process

choices = [“Python编程”， “Python入门”， “Java教程”， “C++基础”]

result = process.extract(“Pthon编程”， choices， limit=2)

print(result)  # 输出： [('Python编程'， 90)， ('Python入门'， 67)]

看到没？就算把 Python 写错了，它也能猜出来咱想找啥！返回的结果里还会告诉咱相似度分数。

5.

按自己喜好调教它

有时候默认的匹配方式不够用，咱能自己设置规则：

from fuzzywuzzy import fuzz

# 忽略大小写和空格

text1 = “hello  world”

text2 = “HELLO WORLD”

score = fuzz.ratio(text1.lower()， text2.lower())

print(score)  # 输出： 100

温馨提示：处理中文时，最好先把标点符号和空格处理掉，不然可能会影响结果。

6.

实战小案例

来个实际点的例子：

from fuzzywuzzy import process

# 假设这是用户输入的搜索关键词

search = “流浪地球”

# 电影数据库

movies = [

“流浪地球2”，

“流浪地球：飞跃2023”，

“三体”，

“星际穿越”，

“流弹地球” # 故意打错的

]

# 找相似的电影名

matches = process.extract(search， movies， limit=3)

for movie， score in matches：

这代码一跑，立马就能看出哪些电影名跟咱搜的最像，连打错字的都能找出来，简直太智能了。

建议把相似度阈值设在 80 分以上，这样筛出来的结果才更靠谱。要是分数设太低，可能会匹配出一些不相关的结果，那就尴尬了。

写代码时遇到文本匹配的场景，FuzzyWuzzy 绝对是个好帮手。它不光能处理常见的文本匹配，还能自动纠错，特别适合搜索功能和数据清洗。赶紧去试试吧！