FuzzyWuzzy 完全指南
深入理解 FuzzyWuzzy 计算逻辑，以实现高效文本匹配。
首先，探讨 fuzz.ratio 的计算方法。该方法通过计算两个句子总字数的差异与修改次数的比例，得出百分比结果。
紧接着，fuzz.partial_ratio 专注于子集匹配。如果某字符串包含于另一字符串内，其匹配度为 100%。同时，该方法以短句长度为基准，计算修改次数与总差异的比例。
进入 fuzz.token_sort_ratio 环节，此方法摒弃了顺序约束，通过排列字符顺序后计算比率，特别适用于中文语境。需要确保字或词之间有空格分割以准确计算。
讨论 fuzz.token_set_ratio 时，关注于去除重复内容并忽略顺序的匹配。同样，在中文处理时存在局限性，需要对原始语料库进行适当调整。
为了实现高效匹配，可以在去重操作的基础上应用 token_sort_ratio 或 token_set_ratio，确保既不忽略顺序，又有效去除重复项。
最后，通过结合 FuzzyWuzzy 中 partial_+token_sort_ratio 或 token_set_ratio 的使用，在排序或去重后再应用 partial_ratio 的计算思路，可以实现更精确的文本匹配。
如何用 Python 实现带通配符的字符串匹配？
在数据处理中，我们经常需要对数据字段进行匹配，尤其是在地理信息或公司信息中，字段可能会有细微差异，如“广西”和“广西壮族自治区”。这时，一个简单且实用的工具包——FuzzyWuzzy——便显得尤为重要。
FuzzyWuzzy 是一个基于 Levenshtein Distance 算法的模糊字符串匹配库，用于计算两个字符串之间的差异。其核心思想是衡量两个序列之间转换所需的最小编辑次数，即插入、删除或替换字符的次数。Levenshtein Distance 越小，两个字符串的相似度越高。
要使用 FuzzyWuzzy，首先需要在 Anaconda 命令行中安装库，确保其与 Python 环境兼容。FuzzyWuzzy 提供了多个匹配函数，如 Ratio、Partial Ratio、Token Sort Ratio 和 Token Set Ratio。
Ratio 函数简单匹配但精度不高，Partial Ratio 提供较高的匹配精度。Token Sort Ratio 和 Token Set Ratio 分别通过空格分隔并小写化字符串，以及基于集合去重，提高匹配效率。
FuzzyWuzzy 库中的 process 模块用于处理有限备选答案的情况，返回匹配字符串及其相似度。extract 方法返回多个匹配数据，extractOne 方法则提取最匹配的数据。
在实际应用中，FuzzyWuzzy 可以解决公司名称或省份字段的模糊匹配问题。例如，当数据字段不包含公司全称或省名全称时，通过封装函数，可以自动匹配并合并数据。设置匹配阈值（如 90%），确保只有高匹配度的结果被采纳。
通过 FuzzyWuzzy，我们可以更高效地处理数据中的模糊匹配问题，简化代码实现，提高数据处理的准确性。只需通过简单的调用和参数配置，即可在日常开发中轻松解决字段匹配的挑战。
