我们可以使用列表推导式来实现模糊匹配: matching_elements=[elemforelemininput_listifpatterninelem] 1. 这段代码会遍历input_list中的每一个元素,并将符合模糊匹配条件的元素加入到新的Listmatching_elements中。 步骤4:打印符合模糊匹配条件的元素 最后,我们可以使用print()函数将符合模糊匹配条件的元素打印出来: pr...
使用process.extractOne()方法可以在city_list中找到与用户输入相似度最高的城市名称,返回的结果是一个含有两个元素的元组,第一个元素是匹配的城市名称,第二个元素是相似度得分。我们通过判断相似度得分是否大于80来确定是否找到了匹配的城市。 代码示例说明 上述代码示例中,我们通过fuzzywuzzy库实现了模糊匹配功能。下面...
import difflib list1 = ['qqaabb', 'wweerr', '121', 'qbcd', 'plqs'] data = difflib.get_close_matches('qs', list1, 1, cutoff=0.5) print(data) # 返回值为:['plqs'] 说明:cutoff参数是0到1的浮点数, 可以调试模糊匹配的精度, 1为精确匹配,...
在Python中进行列表模糊匹配的常用方法包括使用列表推导式、filter()函数以及使用正则表达式。 使用列表推导式:可以使用列表推导式来筛选满足特定条件的元素。例如,以下代码将筛选出列表中以特定字符串开头的元素: my_list = ['apple','banana','orange','avocado'] search_term ='a'matched_items = [itemforitem...
%s"%(q,w,u,o,p,r)#第4列文件模糊匹配ifsearchinr:d=len(r)c=r.find(search)j=c+gifc==0:u=r[:g]o=r[g:]print"%s %s %s\033[31m %s\033[0m%s"%(q,w,e,u,o)elifj==d:u=r[:c]o=r[c:d]print"%s %s %s %s\033[31m%s\033[0m"%(q,w,e,u,o)else:u=r[:c]o=r[c...
data = [i for i in lq if '工作经历' in i][0] # 模糊查询 print(data+"!") # 方法2:导入difflib库进行模糊查询 import difflib data = difflib.get_close_matches('工作经历', lq, cutoff=0.1)[0] #说明:cutoff参数是0到1的浮点数, 可以调试模糊匹配的精度, 1为精确匹配, print("{}!"....
identifier来方便数据库之间合并的进行的(ISIN, GVKEY, etc.),然而有时候因为数据库录入以及没有及时更新的原因,有一部分数据是没有相应的identifier的,这时候就需要用其他的非数字型的'identifier'进行合并,比如company name, people's name, etc. 因此,这篇文章介绍了如何利用fuzzy matching(模糊匹配)算法来进行...
1.1 简单匹配(Ratio) 简单的了解一下就行,这个不怎么精确,也不常用 fuzz.ratio("河南省", "河南省") output 100 fuzz.ratio("河南", "河南省") output 80 1.2 非完全匹配(Partial Ratio) 尽量使用非完全匹配,精度较高 fuzz.partial_ratio("河南省", "河南省") ...
FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据 Levenshtein Distance 算法,计算两个序列之间的差异。 Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。一般来...
需要注意的是这个方法只适合与都是字符串的,因为find是字符串重的方法, 如果list中有数字和None,都是不行的 以上这篇python 已知一个字符,在一个list中找出近似值或相似值实现模糊匹配就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。