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。

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。

Jellyfish是一个Python模块，支持许多字符串比较指标，包括语音匹配。与Jellyfish的实现相比，纯Python实现的Levenstein编辑距离非常慢。

使用示例:

import jellyfish

>>> jellyfish.levenshtein_distance('jellyfish', 'smellyfish')
2 
>>> jellyfish.jaro_distance('jellyfish', 'smellyfish')
0.89629629629629637
>>> jellyfish.damerau_levenshtein_distance('jellyfish', 'jellyfihs')
1
>>> jellyfish.metaphone('Jellyfish')
'JLFX'
>>> jellyfish.soundex('Jellyfish')
'J412'
>>> jellyfish.nysiis('Jellyfish')
'JALYF'
>>> jellyfish.match_rating_codex('Jellyfish')
'JLLFSH'`

下面是如何使用Charicar的simhash的方法，这也适用于长文档，当你改变文档中的单词顺序时，它也会检测到100%的相似性

http://blog.simpliplant.eu/calculating-similarity-between-text-strings-in-python/

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

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]