RapidFuzz 是一个 Python 库，用于快速、准确地进行模糊字符串匹配。它提供了多种字符串相似度算法，并针对性能进行了优化，可以高效地处理大量文本数据。
RapidFuzz 的主要功能：
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• 字符串相似度计算: 支持多种字符串相似度算法，例如 Levenshtein 距离、Jaro-Winkler 距离、Ratcliff-Obershelp 相似度等。
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• 模糊匹配: 可以找到与目标字符串最相似的字符串，即使存在拼写错误、空格差异或其他差异。
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• 部分匹配: 可以找到包含目标字符串的字符串，例如搜索引擎中的关键词匹配。
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• 提取匹配: 可以提取匹配的字符串部分，例如从文本中提取人名、地名等。
RapidFuzz 的优势：
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• 速度快: RapidFuzz 使用 C++ 编写，并针对性能进行了优化，可以高效地处理大量文本数据。
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• 准确: RapidFuzz 提供多种字符串相似度算法，可以根据不同的需求选择合适的算法，以获得更高的准确率。
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• 易于使用: RapidFuzz 的 API 设计简洁直观，易于学习和使用。
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• 可扩展: RapidFuzz 支持自定义相似度算法和匹配规则，可以扩展其功能。
RapidFuzz 的应用场景：
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• 数据清洗: 清理文本数据中的拼写错误、格式不一致等问题。
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• 重复数据检测: 检测数据集中的重复数据。
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• 实体识别: 从文本中提取人名、地名、组织机构名等实体。
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• 信息检索: 提高搜索结果的相关性，例如关键词匹配、模糊匹配等。
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• 机器翻译: 评估机器翻译结果的质量，例如计算翻译文本与参考文本之间的相似度。
RapidFuzz 的基本用法：
from rapidfuzz import fuzz
# 计算字符串相似度
str1 = "apple"
str2 = "aple"
similarity = fuzz.ratio(str1, str2)
print(similarity)
# 模糊匹配
choices = ["apple", "banana", "orange"]
best_match = fuzz.extractOne(str1, choices)
print(best_match)RapidFuzz 的资源：
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• GitHub 仓库: https://github.com/maxbachmann/RapidFuzz
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• 文档: https://maxbachmann.github.io/RapidFuzz/
总结：
RapidFuzz 是一个功能强大、性能优异的模糊字符串匹配库，适用于各种文本处理任务。它易于使用，准确率高，是进行模糊匹配的理想选择。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：Rapidfuzz，一个高效的python库
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