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
已知一个元素,在一个list中找出相似的元素
使用场景:
已知一个其它来源的字符串,它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串
使用场景太绕了,直接举例来说吧
随便举例:
按青岛城市的城区来说,
我数据库中存储的城区是个list:['市北区','市南区','莱州市','四方区']等
从其它的数据来源得到一个城区是:市北
我怎么得到与市北相似相近的市北区
解决方案:
In[1]:importdifflib
In[2]:cityarea_list=['市北区','市南区','莱州市','四方区']
#正常情况下,我是这么用的
In[3]:a=difflib.get_close_matches('市北',cityarea_list,1,cutoff=0.7)
In[4]:a
Out[4]:['市北区']
#测试关键字改为市区,且要求返回相似度最高的两个元素
In[5]:a=difflib.get_close_matches('市区',cityarea_list,2,cutoff=0.7)
In[6]:a
Out[6]:['市南区','市北区']
#测试关键字改为市区,要求返回相似度最高的一个元素
In[7]:a=difflib.get_close_matches('市区',cityarea_list,1,cutoff=0.7)
In[8]:a
Out[8]:['市南区']
详解:
difflib是python自带的一个方法
返回的结果是个list
返回的list元素数量是可控的,
cutoff参数是0到1的浮点数,可以调试模糊匹配的精度,一般为0.6就可以了,1为精确匹配,
补充拓展：python列表进行模糊查询
先看一下代码
a=['时间1','时间2','时间3','ab','asds']
dd=[ifori,xinenumerate(a)ifx.find('s')!=-1]
print(dd)
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，也希望大家多多支持毛票票。
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