使用FuzzyWuzzy的字符串匹配-是使用Levenshtein距离还是Ratclifg/Obershelp模式匹配算法？
fuzzywuzzy是一个非常流行的字符串匹配库。根据库的文档，它提到它使用Levenshtein距离来计算序列之间的差异。但是仔细检查后，我发现它实际上使用了Difflib库中的SequenceMatcher函数。根据文档，该函数使用RatClifg/Obershelp模式匹配算法。
根据定义，Levenshtein距离是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数，Ratclifg/Obershelp模式匹配算法计算匹配字符数除以两个字符串中字符总数的倍数。比较两者的密切相关的帖子。
from difflib import SequenceMatcher
from fuzzywuzzy import fuzz
s = SequenceMatcher(None, "abcd", "bcde")
s.ratio()
# 0.75
fuzz.ratio("abcd", "bcde")
# 75
如果我手动计算两个字符串之间的Levenshtein距离，我猜它将只是2。在这种情况下，它是如何像贡献者在文档中所写的那样使用Levenshtein距离的？
共有1个答案
使用python-Levenshtein的fuzzywuzzy.ratio不返回Levenshtein分数，而是返回Levenshtein比率，即(a+b-levenshteinscore)/(a+b)，其中a和b是要比较的两个字符串的长度。
如果您没有安装python-Levenshtein，那么fuzzywuzzy根本不使用Levenshtein。FuzzyWuzzy的主页在这方面有误导性，尽管它确实建议安装Python-Levenshtein。
python-Levenshtein在安装时有一些问题；我使用这个stackoverflow问题的第二个响应来解决它。
如果您没有安装python-Levenshtein，FuzzyWuzzy将使用difflib，这对许多输入值都是一样的，但不是所有的输入值都是一样的。开发人员建议使用Python-Levenshtein。请参阅FuzzyWuzzy的git上的这个问题，其中包括一个示例，其中使用该包与不使用该包时的结果是不同的。这可能不应该发生，或者至少文档应该明确这一点，但FuzzyWuzzy的开发人员似乎满足于至少功能。
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