Python實(shí)現(xiàn)字符串模糊匹配方式

更新時(shí)間：2022年11月02日 08:43:32 作者：Eureka丶

這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)字符串模糊匹配方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

Python字符串模糊匹配

Python的difflib庫(kù)中g(shù)et_close_matches方法

包含四個(gè)參數(shù)

x：被匹配的字符串。
words：去匹配的字符串列表。
n，前topn個(gè)最佳匹配返回，默認(rèn)為3。
cutoff：匹配度大小，為[0, 1]浮點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)數(shù)值0.6。

import difflib
 
list1 = ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy']
difflib.get_close_matches('appel', list1)

import keyword
 
difflib.get_close_matches('wheel', keyword.kwlist)

difflib.get_close_matches('pineapple', keyword.kwlist)

difflib.get_close_matches('accept', keyword.kwlist)

利用這個(gè)功能就能夠?qū)崿F(xiàn)SQL中的LIKE模糊查詢。

python-re模塊,模糊匹配

import re

def fuzzyMatch():
    value = '西西'
    list = ['大海西西的', '大家西西', '打架', '西都好快', '西西大化']
    pattern = '.*' + value + '.*'
    for s in list:
        obj = re.findall(pattern, s)
        if len(obj) > 0:
            a = s
            print(a)
            break

fuzzyMatch()

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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