这是内置的。

from difflib import SequenceMatcher

def similar(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

使用它:

>>> similar("Apple","Appel")
0.8
>>> similar("Apple","Mango")
0.0

出于我的目的，我有自己的quick_ratio()，它比difflib SequenceMatcher的quick_ratio()快2倍，同时提供类似的结果。A和b是字符串:

    score = 0
    for letters in enumerate(a):
        score = score + b.count(letters[1])

TheFuzz是一个用python实现Levenshtein距离的包，在某些情况下，当你希望两个不同的字符串被认为是相同的时，它带有一些帮助函数来提供帮助。例如:

>>> fuzz.ratio("fuzzy wuzzy was a bear", "wuzzy fuzzy was a bear")
    91
>>> fuzz.token_sort_ratio("fuzzy wuzzy was a bear", "wuzzy fuzzy was a bear")
    100

我想你们可能在寻找一种描述字符串之间距离的算法。这里有一些你可以参考的:

汉明距离 Levenshtein距离 Damerau-Levenshtein距离 Jaro-Winkler距离

BLEUscore

BLEU，即双语评估替补，是一个用于比较的分数 文本到一个或多个参考译文的候选翻译。 完全匹配的结果是1.0，而完全不匹配的结果是1.0 结果得分为0.0。 虽然它是为翻译而开发的，但也可以用来评估文本 为一套自然语言处理任务生成。

代码:

import nltk
from nltk.translate import bleu
from nltk.translate.bleu_score import SmoothingFunction
smoothie = SmoothingFunction().method4

C1='Text'
C2='Best'

print('BLEUscore:',bleu([C1], C2, smoothing_function=smoothie))

示例:通过更新C1和C2。

C1='Test' C2='Test'

BLEUscore: 1.0

C1='Test' C2='Best'

BLEUscore: 0.2326589746035907

C1='Test' C2='Text'

BLEUscore: 0.2866227639866161

你也可以比较句子的相似度:

C1='It is tough.' C2='It is rough.'

BLEUscore: 0.7348889200874658

C1='It is tough.' C2='It is tough.'

BLEUscore: 1.0

解决方案#1:内置Python

使用difflib中的SequenceMatcher

优点: 本机python库，不需要额外的包。 缺点:太有限了，有很多其他的字符串相似度的好算法。

例子

>>> from difflib import SequenceMatcher
>>> s = SequenceMatcher(None, "abcd", "bcde")
>>> s.ratio()
0.75

解决方案#2:水母库

这是一个非常好的图书馆，覆盖面广，问题少。 它支持: - Levenshtein距离 -达默罗-利文斯坦距离 ——Jaro Distance - Jaro-Winkler距离 -匹配评级方法比较 -汉明距离

优点: 易于使用，支持的算法的范围，测试。 缺点:不是本地库。

例子:

>>> import jellyfish
>>> jellyfish.levenshtein_distance(u'jellyfish', u'smellyfish')
2
>>> jellyfish.jaro_distance(u'jellyfish', u'smellyfish')
0.89629629629629637
>>> jellyfish.damerau_levenshtein_distance(u'jellyfish', u'jellyfihs')
1