python文本模糊匹配
文章目錄
- 前言
- 一、difflib是什么?
- 二、代碼
- 總結(jié)
前言
因項(xiàng)目需要,待匹配的字符串需要與給出的字符串(以逗號(hào)分隔)進(jìn)行模糊匹配。經(jīng)過(guò)查閱資料,本文采用的是python自帶的difflib庫(kù)。
一、difflib是什么?
Difflib作為python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù),無(wú)需安裝,作用是對(duì)比文本之間的差異,而且支持輸出可讀性比較強(qiáng)的HTML文檔。
本文主要用到庫(kù)difflib的類(lèi)SequenceMatcher的quick_ratio()方法,其功能為比較文本的距離,并把結(jié)果量化成[0,1]之間,相同的時(shí)候返回1,沒(méi)有相同片段返回0。
quick_ratio()方法,計(jì)算公式如下:
計(jì)算所有匹配片段的長(zhǎng)度之和T,匹配度等于2*T/(len(a)+len(b))
如:
a="helloworld" b="hellopython"則,T = 6
a與b之間的匹配度為:2*6/(10+11)=0.571
二、代碼
import difflibdef fuzzy_matching(texts, value):texts = texts.split(",")texts_score = {}for i in texts:score = difflib.SequenceMatcher(None, i, value).quick_ratio()texts_score[i] = scoretexts_score = sorted(texts_score.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)print(texts_score)match_value = texts_score[-1][0]return match_valueif __name__ == '__main__':texts = "蘇鹽城貨1023,魯濟(jì)寧貨2784,蘇徐州貨6050,魯濟(jì)寧貨1897,蘇宿駁1092,蘇淮貨3333,蘇淮貨3343"value = "貨 343"match_value = fuzzy_matching(texts, value)print(match_value)總結(jié)
代碼其實(shí)很簡(jiǎn)單,主要就是用一個(gè)字典來(lái)接受各個(gè)字段與待匹配字段的之間的匹配度,然后升序排序,最后取出最大匹配度的那一個(gè)字段就OK了。
當(dāng)然,我們也可以設(shè)置一個(gè)匹配度閾值,當(dāng)匹配度大于這個(gè)閾值時(shí)才匹配結(jié)果,小于時(shí)就不做處理。
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2022年1月10日15:23:13
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python文本模糊匹配的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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