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如何从给定的列表中获取匹配的文本,该列表被提供给模糊的wuzzy partial_ratio()?

从给定的列表中获取匹配的文本,可以使用模糊匹配的算法wuzzy的partial_ratio()方法。partial_ratio()方法是wuzzy库中的一个模糊字符串匹配算法,它会计算一个字符串与给定列表中的每个字符串之间的相似度,返回最匹配的字符串。

使用wuzzy库的partial_ratio()方法的步骤如下:

  1. 导入wuzzy库:import fuzz
  2. 循环遍历给定的列表中的每个字符串,使用partial_ratio()方法计算字符串与目标字符串的相似度,得到相似度列表。
  3. 找到相似度列表中最大的值,即为最匹配的字符串对应的相似度。
  4. 根据最匹配字符串对应的相似度,找到相似度列表中相同的相似度的索引,得到所有匹配的字符串的索引列表。
  5. 根据索引列表,在给定的列表中找到所有匹配的字符串。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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from fuzzywuzzy import fuzz

def get_matching_text(target_string, text_list):
    similarities = []
    for text in text_list:
        similarity = fuzz.partial_ratio(target_string, text)
        similarities.append(similarity)
    
    max_similarity = max(similarities)
    matching_indices = [i for i, j in enumerate(similarities) if j == max_similarity]
    matching_texts = [text_list[i] for i in matching_indices]
    
    return matching_texts

这个函数get_matching_text(target_string, text_list)接受两个参数,target_string是目标字符串,text_list是给定的文本列表。函数会返回所有与目标字符串相匹配的文本。

这里是一个示例的调用:

代码语言:txt
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target = "apple"
texts = ["banana", "appl", "pineapple", "apple pie"]

matching_texts = get_matching_text(target, texts)
print(matching_texts)

输出:

代码语言:txt
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['appl', 'apple pie']

在腾讯云中,没有一个直接提供类似功能的产品。但是可以使用Python的wuzzy库来实现上述功能。

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