字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。

评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况，只计算等长情况下替换操作的编辑次数，只能应用于两个等长字符串间的距离度量。

其他常用的度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）等。

python-Levenshtein 使用

使用 pip install python-Levenshtein 指令安装 Levenshtein

# -*- coding: utf-8 -*- import difflib# import jiebaimport Levenshtein str1 = "我的骨骼雪白 也长不出青稞"str2 = "雪的日子 我只想到雪中去si" # 1. difflibseq = difflib.SequenceMatcher(None, str1,str2)ratio = seq.ratio()print 'difflib similarity1: ', ratio # difflib 去掉列表中不需要比较的字符seq = difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in ' 我的雪', str1,str2)ratio = seq.ratio()print 'difflib similarity2: ', ratio # 2. hamming距离，str1和str2长度必须一致，描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数# sim = Levenshtein.hamming(str1, str2)# print 'hamming similarity: ', sim # 3. 编辑距离，描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括 插入、删除、替换sim = Levenshtein.distance(str1, str2)print 'Levenshtein similarity: ', sim # 4.计算莱文斯坦比sim = Levenshtein.ratio(str1, str2)print 'Levenshtein.ratio similarity: ', sim # 5.计算jaro距离sim = Levenshtein.jaro(str1, str2 )print 'Levenshtein.jaro similarity: ', sim # 6. Jaro–Winkler距离sim = Levenshtein.jaro_winkler(str1 , str2 )print 'Levenshtein.jaro_winkler similarity: ', sim

输出：

difflib similarity1: 0.246575342466
difflib similarity2: 0.0821917808219
Levenshtein similarity: 33
Levenshtein.ratio similarity: 0.27397260274
Levenshtein.jaro similarity: 0.490208958959
Levenshtein.jaro_winkler similarity: 0.490208958959

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。