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。

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/

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。

谷歌也有自己的Google -diff-match-patch(“目前在Java, JavaScript, c++和Python中可用”)。

(不能评论它，因为我自己只使用python的difflib)

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。