下面是一个python脚本，用于计算两个单词的最长公共子字符串(可能需要调整才能用于多词短语):

def lcs(word1, word2):

    w1 = set(word1[i:j] for i in range(0, len(word1))
             for j in range(1, len(word1) + 1))

    w2 = set(word2[i:j] for i in range(0, len(word2))
             for j in range(1, len(word2) + 1))

    common_subs = w1.intersection(w2)

    sorted_cmn_subs = sorted([
        (len(str), str) for str in list(common_subs)
        ])

    return sorted_cmn_subs.pop()[1]

我喜欢诺斯克洛的回答;另一种方法是Damerau-Levenshtein距离:

在信息理论和计算机科学中，Damerau-Levenshtein距离是两个字符串之间的“距离”(字符串度量)，即有限的符号序列，通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数来给出，其中一个操作被定义为单个字符的插入、删除或替换，或两个字符的转位。

来自Wikibooks的Python实现:

def lev(a, b):
    if not a: return len(b)
    if not b: return len(a)
    return min(lev(a[1:], b[1:])+(a[0] != b[0]), \
    lev(a[1:], b)+1, lev(a, b[1:])+1)

更多内容来自维基百科， 这给出了最长公共子串(LCS)的长度:

def LCSubstr_len(S, T):
    m = len(S); n = len(T)
    L = [[0] * (n+1) for i in xrange(m+1)]
    lcs = 0
    for i in xrange(m):
        for j in xrange(n):
            if S[i] == T[j]:
                L[i+1][j+1] = L[i][j] + 1
                lcs = max(lcs, L[i+1][j+1])
    return lcs

另一种选择是使用最近发布的软件包FuzzyWuzzy。本博客还介绍了包支持的各种功能。

我用的是双变音位，就像一个咒语。

一个例子:

>>> dm(u'aubrey')
('APR', '')
>>> dm(u'richard')
('RXRT', 'RKRT')
>>> dm(u'katherine') == dm(u'catherine')
True

更新: 水母也有。在语音编码下。

正如nosklo所说，使用Python标准库中的difflib模块。

difflib模块可以使用SequenceMatcher()对象的ratio()方法返回序列相似性的度量值。相似度作为0.0到1.0范围内的浮点数返回。

>>> import difflib

>>> difflib.SequenceMatcher(None, 'abcde', 'abcde').ratio()
1.0

>>> difflib.SequenceMatcher(None, 'abcde', 'zbcde').ratio()
0.80000000000000004

>>> difflib.SequenceMatcher(None, 'abcde', 'zyzzy').ratio()
0.0

Difflib可以做到。

文档中的例子:

>>> get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'])
['apple', 'ape']
>>> import keyword
>>> get_close_matches('wheel', keyword.kwlist)
['while']
>>> get_close_matches('apple', keyword.kwlist)
[]
>>> get_close_matches('accept', keyword.kwlist)
['except']

来看看。它还有其他功能，可以帮助您定制一些东西。