Python字符模糊匹配指南RapidFuzz|python小知识

Python字符模糊匹配指南 RapidFuzz | python小知识

最近在看一个rag评估的框架中，看一个字符模糊匹配的库RapidFuzz，在这里介绍给大家。

1. RapidFuzz简介

RapidFuzz是一个用于Python的快速模糊字符串匹配库，它基于Levenshtein距离和其他相似度度量方法，能够高效地进行字符串比较和匹配。RapidFuzz旨在提供一个快速、准确、易用的模糊匹配工具，特别适用于处理大规模文本数据。本文将详细介绍RapidFuzz的不同功能，并通过代码示例进行说明。

2. RapidFuzz安装与配置

RapidFuzz的安装非常简单，只需使用pip命令即可：

pip install rapidfuzz

安装完成后，无需额外配置，即可在Python脚本中导入RapidFuzz库进行使用。

3. RapidFuzz基础功能 3.1 字符串相似度计算

RapidFuzz提供了多种字符串相似度计算方法，包括简单的比率计算、部分匹配等。

代码示例：

from rapidfuzz import fuzz # 简单比率计算 ratio = fuzz.ratio("hello world", "hello world!") print(f"相似度: {ratio}%") # 输出: 相似度: 96.7741935483871% # 部分匹配 partial_ratio = fuzz.partial_ratio("hello world", "world") print(f"部分匹配相似度: {partial_ratio}%") # 输出: 部分匹配相似度: 100.0%

解释：

fuzz.ratio方法用于计算两个字符串之间的整体相似度。fuzz.partial_ratio方法则只考虑其中一个字符串是否是另一个字符串的子集，因此可能得到更高的相似度值。 3.2 Token比率计算

Token比率计算是将字符串拆分为单词或标记后，再计算它们之间的相似度。

代码示例：

# Token比率计算 token_sort_ratio = fuzz.token_sort_ratio("hello world", "world hello") print(f"Token比率: {token_sort_ratio}%") # 输出: Token比率: 100.0%

解释：

fuzz.token_sort_ratio方法首先将字符串拆分为单词，然后按字母顺序对它们进行排序，最后计算排序后的字符串之间的相似度。 4. RapidFuzz高级功能 4.1 字符串集合匹配

RapidFuzz的process模块提供了基于模糊匹配的字符串集合匹配方法，可以根据目标字符串以及一个或多个字符串集合，返回与查询字符串匹配度高的多个候选字符串。

代码示例：

from rapidfuzz import process choices = ["apple", "banana", "cherry", "date"] best_match = process.extractOne("appel", choices) print(f"最佳匹配: {best_match}") # 输出: 最佳匹配: ('apple', 80) best_matches = process.extract("appel", choices, limit=3) print(f"多个最佳匹配: {best_matches}") # 输出: 多个最佳匹配: [('apple', 80), ('banana', 27.27272727272727), ('cherry', 18.181818181818183)]

解释：

process.extractOne方法返回与查询字符串最相似的单个候选字符串及其相似度值。process.extract方法则返回与查询字符串匹配度高的多个候选字符串及其相似度值，limit参数用于指定返回结果的数量。 4.2 阈值优化

在处理大规模数据时，可以使用阈值来优化性能，只返回相似度高于阈值的匹配结果。

代码示例：

best_matches_with_threshold = process.extract("appel", choices, limit=3, scorer=fuzz.ratio, score_cutoff=50) print(f"阈值优化后的最佳匹配: {best_matches_with_threshold}") # 输出: 阈值优化后的最佳匹配: [('apple', 80)]

解释：

通过设置score_cutoff参数，可以只返回相似度高于该阈值的匹配结果，从而优化性能。 4.3 Distance计算

RapidFuzz提供了多种距离计算方法，用于衡量字符串之间的差异。这些距离计算方法基于不同的编辑操作（如插入、删除、替换等），并考虑了操作的权重。以下是几种常见的distance计算方法及其代码示例：

4.3.1 Levenshtein Distance

Levenshtein距离是最常见的编辑距离之一，它衡量的是将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。这些操作包括插入一个字符、删除一个字符以及替换一个字符。

代码示例：

from rapidfuzz.distance import Levenshtein # 计算两个字符串之间的Levenshtein距离 distance = Levenshtein.distance("kitten", "sitting") print(f"Levenshtein距离: {distance}") # 输出: Levenshtein距离: 3

解释：

在这个例子中，"kitten"转换成"sitting"需要3次编辑操作：将’k’替换为’s’，在’e’后插入’t’，在’n’后插入’g’。

4.3.2 Indel Distance

Indel距离是另一种编辑距离，它主要考虑了插入和删除操作，而不考虑替换操作（或者将替换操作的权重设置为较高）。

代码示例：

from rapidfuzz.distance import Indel # 计算两个字符串之间的Indel距离 distance = Indel.distance("kitten", "sitting") print(f"Indel距离: {distance}") # 输出: Indel距离可能因替换权重设置而异，但通常会比Levenshtein距离大（如果替换权重高）

注意：

Indel距离的具体值可能取决于替换操作的权重设置。在RapidFuzz中，可以通过调整weights参数来设置不同编辑操作的权重。

4.3.3 Hamming Distance

Hamming距离用于衡量两个等长字符串之间的差异，它计算的是两个字符串对应位置上不同字符的数量。

代码示例：

from rapidfuzz.distance import Hamming # 计算两个等长字符串之间的Hamming距离 distance = Hamming.distance("karolin", "kathrin") print(f"Hamming距离: {distance}") # 输出: Hamming距离: 3

解释：

在这个例子中，"karolin"和"kathrin"在三个位置上不同：‘a’与’t’、‘o’与’h’、‘l’与’r’。

注意：

Hamming距离仅适用于等长字符串。如果字符串长度不同，需要先进行截断或填充以使其等长。 5. RapidFuzz应用场景

RapidFuzz适用于多种需要模糊字符串匹配的场景，如数据清洗与匹配、自然语言处理、搜索引擎优化和数据去重等。以下是一些具体应用场景的示例：

5.1 数据清洗与匹配

在数据清洗过程中，可以利用RapidFuzz的distance计算功能来识别和匹配相似的字符串，特别是当字符串之间存在轻微差异（如拼写错误、缩写等）时。

5.2 自然语言处理

在自然语言处理任务中，RapidFuzz的distance计算功能可以用于文本相似度评估、拼写检查、文本聚类等场景。

5.3 搜索引擎优化

在搜索引擎中，可以利用RapidFuzz的distance计算功能来识别用户输入的近似查询，从而提供更准确的搜索结果。此外，还可以用于自动建议或自动补全功能。

5.4 数据去重

在数据去重任务中，RapidFuzz的distance计算功能可以帮助识别相似或重复的记录。通过计算记录之间的distance值，可以设定一个阈值来判断哪些记录是相似的或重复的。

6. 总结

RapidFuzz是一个功能强大且性能卓越的模糊字符串匹配库，它提供了多种字符串相似度计算方法和距离计算方法，支持字符串集合匹配、阈值优化等功能。无论是在数据清洗、自然语言处理、搜索引擎优化还是数据去重等场景中，RapidFuzz都能为用户提供高效、准确的解决方案。通过本文的介绍和代码示例，相信你已经对RapidFuzz有了更深入的了解，并能够在实际项目中灵活运用这些功能来解决实际问题。