RapidFuzz:使用Levenshtein距离的Python快速模糊字符串匹配 源码

模糊模糊 模糊字符串匹配像老板。 它使用来计算简单易用的程序包中序列之间的差异。 要求 Python 2.7或更高版本 difflib (可选,在字符串匹配中提供4-10倍的加速,尽管在可能导致) 供

nimlevenshtein:Levenshtein Nim模块包含用于快速计算Levenshtein距离和字符串相似度的函数

字符串模糊匹配初探 ---Excel+VBA实现

字符串距离 用于Scala和Java的模糊匹配字符串距离库,包括Levenshtein距离,Jaro距离,Jaro-Winkler距离,Dice系数,N-Gram相似度,余弦相似度,Jaccard相似

字符串首字符检测 可以实现模糊查找，保存返回大写字母的数据，然后可以通过输入某个字符串和数据列表进行对比，从而达到模糊查找，无聊时汉字还是英文或者非法字符

Swift中简单快速的模糊字符串匹配，可用于实现类似Sublime的文本搜索

oracle 字符串模糊匹配 ，比如赵亚楠和赵雅楠能匹配上，北京公司和北京分公司能够模糊匹配

NULL博文链接：https://biansutao.iteye.com/blog/326008

github主页 导入: >>> from fuzzywuzzy import fuzz >>> from fuzzywuzzy import process 1)

设有字符串X，称在X的头尾及中间插入任意多个空格后构成的新字符串为X的扩展串，如字符串X为“abcbcd”，则字符串“abcb□cd”，“□a□bcbcd□”和“abcb□cd□”都是X的扩展串，这里