TheFuzz 项目技术文档
2024-12-25 15:45:30作者:谭伦延
1. 安装指南
使用 pip 安装
你可以通过 pip 从 PyPI 安装 thefuzz:
pip install thefuzz
从 GitHub 安装
你也可以通过 pip 从 GitHub 安装最新版本的 thefuzz:
pip install git+git://github.com/seatgeek/thefuzz.git@0.19.0#egg=thefuzz
手动安装
如果你更喜欢手动安装,可以按照以下步骤操作:
-
克隆仓库:
git clone git://github.com/seatgeek/thefuzz.git -
进入项目目录:
cd thefuzz -
安装项目:
python setup.py install
2. 项目使用说明
TheFuzz 是一个用于模糊字符串匹配的 Python 库,它基于 Levenshtein 距离来计算字符串之间的差异。以下是一些基本的使用示例:
简单比率
from thefuzz import fuzz
# 计算两个字符串的相似度
ratio = fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!")
print(ratio) # 输出: 97
部分比率
# 计算部分字符串的相似度
partial_ratio = fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!")
print(partial_ratio) # 输出: 100
令牌排序比率
# 计算令牌排序后的相似度
token_sort_ratio = fuzz.token_sort_ratio("fuzzy wuzzy was a bear", "wuzzy fuzzy was a bear")
print(token_sort_ratio) # 输出: 100
令牌集比率
# 计算令牌集的相似度
token_set_ratio = fuzz.token_set_ratio("fuzzy was a bear", "fuzzy fuzzy was a bear")
print(token_set_ratio) # 输出: 100
处理提取
from thefuzz import process
choices = ["Atlanta Falcons", "New York Jets", "New York Giants", "Dallas Cowboys"]
# 提取最匹配的选项
result = process.extract("new york jets", choices, limit=2)
print(result) # 输出: [('New York Jets', 100), ('New York Giants', 78)]
3. 项目 API 使用文档
fuzz 模块
fuzz.ratio(s1, s2): 计算两个字符串的相似度,返回一个 0 到 100 的整数。fuzz.partial_ratio(s1, s2): 计算部分字符串的相似度。fuzz.token_sort_ratio(s1, s2): 计算令牌排序后的相似度。fuzz.token_set_ratio(s1, s2): 计算令牌集的相似度。fuzz.partial_token_sort_ratio(s1, s2): 计算部分令牌排序后的相似度。
process 模块
process.extract(query, choices, limit=None): 从choices中提取与query最匹配的选项,返回一个列表,每个元素是一个元组,包含匹配的字符串和相似度。process.extractOne(query, choices, scorer=None): 提取与query最匹配的单个选项,返回一个元组,包含匹配的字符串和相似度。
4. 项目安装方式
TheFuzz 可以通过以下几种方式安装:
-
通过 pip 从 PyPI 安装:
pip install thefuzz -
通过 pip 从 GitHub 安装:
pip install git+git://github.com/seatgeek/thefuzz.git@0.19.0#egg=thefuzz -
手动安装:
-
克隆仓库:
git clone git://github.com/seatgeek/thefuzz.git -
进入项目目录:
cd thefuzz -
安装项目:
python setup.py install
-
通过以上步骤,你可以轻松安装并使用 TheFuzz 进行模糊字符串匹配。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C040
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
434
3.3 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
274
暂无简介
Dart
694
164
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869